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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 293 - 307 (15page)
- DOI
- 10.13088/jiis.2025.31.1.293
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본 연구는 온라인 쇼핑몰에 작성되는 고객의 리뷰에 대한 속성 단위 감성분석을 수행했다. 구체적으로 한국어에 특화된 임베딩과 그래프 합성곱 신경망(GCN)을 제안해 속성 단위 감성 분류 모델의 성능개선 방안을 제시하였다. 본 연구는 한국어 텍스트의 맥락적 특징과 구조적 특성을 효과적으로 포착하기 위해 KLUE-BERT와 위치 임베딩, GCN을 결합하였다. 제안된 모델은 속성 단위와 속성에 의존하는 감성의 작업별 계층 구조를 이해할 수 있도록 구성되어 있으며, 특히 위치 임베딩을 통해 한국어 리뷰에 등장한 단어들의 문맥적 특성을 보다 잘 이해할 수 있도록 구조화하였다. 특히 GCN의 결합이 한국어 문장 내 등장하는 단어 간 구조적 관계를 효과적으로 포착할 수 있는지 실증분석하였다. 본 연구에서 개발한 기법의 우수성을 입증하기 위해 패션 도메인의 감성분석 데이터셋을 활용하였으며, 기본 모델로 KLUE- BERT을 채택하였다. 본 연구는 기본 모델에 위치 임베딩과 GCN을 결합하였으며, 제안 모델의 성능 개선을 확인하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제안한 접근 방식이 한국어 텍스트의 맥락적 특성과 구조적 관계를 효과적으로 포착할 수 있으며, 한국어 자연어처리를 위해 기존 방식보다 추가적인 성능 개선이 가능함을 보여주는 유의미한 결과이다.
목차
1. Introduction
2. Related Research
3. Research Methodology
4. Experiment Design
5. Experiment Results
6. Conclusion
References
국문요약
참고문헌 (0)
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