한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)

한국정보과학회 언어공학연구회 (Human and Language Technology)
권호 표지

한국어 언어학적 특성 기반 감성분석 모델 비교 분석

Comparative Study of Sentiment Analysis Model based on Korean Linguistic Characteristics

  • 김경민 (고려대학교 컴퓨터학과) ;
  • 박찬준 (고려대학교 컴퓨터학과) ;
  • 조재춘 (상명대학교 스마트정보통신공학과) ;
  • 임희석 (고려대학교 컴퓨터학과)
  • Kim, Gyeong-Min (Dept. of Computer Science and Engineering, College of Informatics, Korea University) ;
  • Park, Chanjun (Dept. of Computer Science and Engineering, College of Informatics, Korea University) ;
  • Jo, Jaechoon (Dept. of Smart Information Communication Engineering, Sangmyung University) ;
  • Lim, Heui-Seok (Dept. of Computer Science and Engineering, College of Informatics, Korea University)
  • 발행 : 2019.10.10
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초록

감성분석이란 입력된 텍스트의 감성을 분류하는 자연어처리의 한 분야로, 최근 CNN, RNN, Transformer등의 딥러닝 기법을 적용한 다양한 연구가 있다. 한국어 감성분석을 진행하기 위해서는 형태소, 음절 등의 추가 자질을 활용하는 것이 효과적이며 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이다. 모델 생성에 있어서 아키텍쳐 구성도 중요하지만 문맥에 따른 언어를 컴퓨터가 표현할 수 있는 지식 표현 체계 구성도 상당히 중요하다. 이러한 맥락에서 BERT모델은 문맥을 완전한 양방향으로 이해할 수있는 Language Representation 기반 모델이다. 본 논문에서는 최근 CNN, RNN이 융합된 모델과 Transformer 기반의 한국어 KoBERT 모델에 대해 감성분석 task에서 다양한 성능비교를 진행했다. 성능분석 결과 어절단위 한국어 KoBERT모델에서 90.50%의 성능을 보여주었다.

키워드

과제정보

이 논문은 2018년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 2018R1D1A1B07051369)