과제정보
이 논문은 2020년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.1711117120, 뉴럴-심볼릭(Neural-symbolic) 모델의 지식 학습 및 추론 기술 개발)
한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)
- 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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- Pages.50-55
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- 2023
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- 2005-3053(pISSN)
프롬프트 튜닝기법을 적용한 한국어 속성기반 감정분석
Prompt Tuning For Korean Aspect-Based Sentiment Analysis
- Bong-Su Kim (Wisenut Inc.) ;
- Hyun-Kyu Jeon (Wisenut Inc.) ;
- Seung-Ho Choi (Wisenut Inc.) ;
- Ji-Yoon Kim (Wisenut Inc.) ;
- Jung-Hoon Jang (Wisenut Inc.)
- 발행 : 2023.10.12
초록
속성 기반 감정 분석은 텍스트 내에서 감정과 해당 감정이 특정 속성, 예를 들어 제품의 특성이나 서비스의 특징에 어떻게 연결되는지를 분석하는 태스크이다. 본 논문에서는 속성 기반 감정 분석 데이터를 사용한 다중 작업-토큰 레이블링 문제에 프롬프트 튜닝 기법을 적용하기 위한 포괄적인 방법론을 소개한다. 이러한 방법론에는 토큰 레이블링 문제를 시퀀스 레이블링 문제로 일반화하기 위한 감정 표현 영역 검출 파이프라인이 포함된다. 또한 분리된 시퀀스들을 속성과 감정에 대해 분류 하기 위한 템플릿을 선정하고, 데이터셋 특성에 맞는 레이블 워드를 확장하는 방법을 제안함으써 모델의 성능을 최적화한다. 최종적으로, 퓨샷 세팅에서의 속성 기반 감정 분석 태스크에 대한 몇 가지 실험 결과와 분석을 제공한다. 구축된 데이터와 베이스라인 모델은 AIHUB(www.aihub.or.kr)에 공개되어 있다.