Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
개체단위 감정분석을 위한 글로벌 텍스트&로컬 텍스트 통합 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Global Text & Local Text Integration Method for Aspect-Based Sentiment Analysis |
| 저자(Author) |
임특
조인휘
Te Lin
Inwhee Joe
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 02 PP. 0414 ~ 0416 (2022. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
개체단위 감정분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)는 자연어 처리에서 중요한 연구분야이다. 이는 입력 문장중에 존재하는 aspect term 의 감정 극성을 분석하는 것이 목적이다. 이 분야에서 현재 많이 사용되는 모델은 대부분 로컬 텍스트 또는 로컬 덱스트와 aspect term 사이의 관계에 주목하고 있다. 로켈 텍스트에 비해 글로벌 텍스트는 로컬 텍스트 뒤에 aspect term 내용을 추가해서 문장중에 있는 aspect term 내용을 더 깊게 학습할 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 새로운 masked attention 메커니즘을 사용하고 attention 메커니즘의 입력으로 글로벌 텍스트중에 있는 로컬 텍스트를 가로채어 전체 글로벌 텍스트의 내용과 융합한다. 이 방법은 semeval2014 데이터 셋에서 매우 좋은 결과를 얻었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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