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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김한민 (성균관대학교) 김건영 (성균관대학교) 김종모 (성균관대학교) 손미애 (성균관대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2021.6
수록면
2,635 - 2,638 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

소셜 미디어 데이터의 의미 기반 단어 표현학습 수행 방법 연구
김한민 ,  김건영 ,  김종모 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료
소셜 미디어 데이터의 의미 기반 단어 표현학습 수행 방법 연구
김한민 ,  김건영 ,  김종모 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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다양한 이슈에 대한 사람들의 생각을 직접적으로 반영하고 있는 소셜 미디어 포스트가 자연어 처리분야에서 주목받고 있다. 그러나 정보량은 지나치게 적으며 문장 구조가 불완전하고 비정형적인 소셜 미디어 포스트의 특징으로 인해 기존의 자연어 표현 학습 기법을 이용해서 소셜미디어 포스트가 함축하고 있는 정보를 추출하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 자연어 표현학습을 수행하기 위해 소셜 미디어 포스트의 특성을 고려하여 입력 데이터를 정제하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 소셜 미디어 포스트의 정보량과 문장의 불완전성을 판별하였으며, 또한 포스트의 문장 구조에 강건한 글로브 기반의 의미를 반영하는 단어 벡터를 생성해 포스트의 비정형성 문제를 해결하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 자연어 표현 학습을 위한 언어 모델의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해 코로나 백신 관련 가짜 뉴스를 이용한 실험을 수행하였다.
#Social Media #Representation Learning #Language Model #Deep Learning #Word Embedding

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 방법
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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