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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최준영 (고려대학교) 임희석 (고려대학교)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제11호
발행연도
2020.1
수록면
33 - 39 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

자연어처리 모델을 이용한 이커머스 데이터 기반 감성 분석 모델 구축(6가지 자연어처리 모델 구현을 통한 이커머스 상품평 감성 분석 결과 비교)
최준영 빅데이터융합학과 2021.01 학위논문

2020

자연어처리 모델을 이용한 이커머스 데이터 기반 감성 분석 모델 구축
최준영 ,  임희석 한국융합학회논문지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
자연어 처리 분야에서 번역, 형태소 태깅, 질의응답, 감성 분석등 다양한 영역의 연구가 활발히 진행되고 있다. 감성 분석 분야는 Pretrained Model을 전이 학습하여 단일 도메인 영어 데이터셋에 대해 높은 분류 정확도를 보여주고 있다. 본 연구에서는 다양한 도메인 속성을 가지고 있는 이커머스 한글 상품평 데이터를 이용하고 단어 빈도 기반의 BOW(Bag Of Word), LSTM[1], Attention, CNN[2], ELMo[3], KoBERT[4] 모델을 구현하여 분류 성능을 비교하였다. 같은 단어를 동일하게 임베딩하는 모델에 비해 문맥에 따라 다르게 임베딩하는 전이학습 모델이 높은 정확도를 낸다는 것을 확인하였고, 17개 카테고리 별, 모델 성능 결과를 분석하여 실제 이커머스 산업에서 적용할 수 있는 감성 분석 모델 구성을 제안한다. 그리고 모델별 용량에 따른 추론 속도를 비교하여 실시간 서비스가 가능할 수 있는 모델 연구 방향을 제시한다.
#자연어처리 #감성 분석 #이커머스 #워드 임베딩 #센텐스 임베딩 #전이학습

목차

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참고문헌 (16)

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Hochreiter / 1997 / LONG SHORT-TERM MEMORY / Neural Computation google schola Y. Lecun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324 Crossref M. Peters / ELMo-Deep contextualized word representations google schola SKTBrain / KoBERT google schola J. Devlin / BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding google schola

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