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| 한글제목(Korean Title) |
한국어 자연어처리 모델간 도메인 별 감성 분류 성능 비교 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Comparative Analysis of Emotional Classification Performance by Domain between Korean Natural Language Processing Models |
| 저자(Author) |
임가람
임희석
Ka-Ram Lim
Heui-Seok Lim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0332 ~ 0334 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 AI 기술의 발달로 딥 러닝 기반 사전 학습 자연어 처리 모델을 활용하여 높은 수준의 감성 분류 성능을 보여주고 있다. 하지만 자연어의 경우 특성상 매우 많은 도메인을 지니고 있다. 다양한 도메인에 대하여 범용적으로 좋은 성능을 보여주기 위해서는 도메인별 대량의 데이터를 수집, 학습해야 하는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 접근이 용이한 한국어 사전 학습 자연어 처리 모델 총 8종을 6종의 도메인에 대하여 감성 분석 성능을 비교하고, 도메인에 대해 범용적으로 좋은 성능을 보여주는 모델을 확인하고자 한다. 이를 위해 8 종의 사전 학습 모델을 영화 도메인 데이터로 전이 학습한다. 그리고 수집한 6종의 도메인별 한국어 리뷰 텍스트 데이터를 교차 검증하고 성능을 비교한다. 결과적으로 학습된 도메인 외 다양한 도메인에서도 좋은 성능을 보여주는 도메인 범용성이 높은 모델은 LMkor-BERT 임이 확인되었다. 본 논문을 통해 한국어 자연어 처리 모델 선택 시 베이스라인 모델을 선택할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
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