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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
현지원 (서울과학기술대학교) 이준일 (경희대학교) 조현권 (성균관대학교)
저널정보
한국회계학회 회계학연구 회계학연구 제47권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
33 - 54 (22page)

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이 연구에서는 Google에서 개발한 BERT에 기반한 KoBERT 모형을 사용하여 한국 신문기사의 감성분석 정확도를 테스트하였다. 비교를 위해, Google에서 다국어용으로 제시한 MBERT, Google에서 API를 통해 제공하는 Google Sentiment Analysis, 그리고 사전적 접근법 을 통한 감성분석 결과를 사용하였다. 감성분석 학습 결과, KoBERT를 사용한 경우가 85.7%의 정확도를 보여, 여타 모형의 정확도에 비해 상당히 높은 수준의 정확도를 달성하는 것을 확인하였다. 다른 모형의 경우, MBERT가 77.3%의 정확도로 KoBERT에 비해 상당히 낮은 결과를 보였으며 Google Sentiment Analysis와 사전적 접근법은 더욱 낮은 정확도를 보였다. 감성분석 결과가 실질적으로 의미있는 유용한 정보를 제공하는지 확인하기 위하여 뉴스가 나온 날짜를 기준으로 3일 후, 그리고 5일 후까지 주가수익률을 종속변수로 하여 회귀분석한 결과, KoBERT를 사용한 결과가 다른 결과에 비해 미래 수익률을 더욱 잘 예측하는 것을 발견하였다. 이와 같은 결과는 추후 회계?재무 분야의 텍스트에 대한 감성분석을 이용한 다양한 연구를 수행하는 데 참고가 될 것으로 기대한다.
#자연어처리 #BERT #KoBERT #감성분석 #기업뉴스 #NLP # BERT # KoBERT # sentiment analysis # corporate news

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