• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.647-649
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• 2023

Sentiment analysis as part of natural language processing (NLP) has received much attention following the demand to understand people's opinions. Aspect-based sentiment analysis (ABSA) is a fine-grained subtask from sentiment analysis that aims to classify sentiment at the aspect level. Throughout the years, researchers have formulated ABSA into various tasks for different scenarios. Unlike the early works, the current ABSA utilizes many elements to improve performance and provide more details to produce informative results. These ABSA formulations have provided greater challenges for researchers. However, it is difficult to explore ABSA's works due to the many different formulations, terms, and results. In this paper, we conduct a comparative analysis of recent studies on ABSA. We mention some key elements, problem formulations, and datasets currently utilized by most ABSA communities. Also, we conduct a short review of the latest papers to find the current state-of-the-art model. From our observations, we found that span-level representation is an important feature in solving the ABSA problem, while multi-task learning and generative approach look promising. Finally, we review some open challenges and further directions for ABSA research in the future.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제29권5호
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• pp.928-932
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• 2008

A glassy carbon electrode (GCE) modified with poly(p-aminobenzene sulfonic acid) [Poly(p-ABSA)] film is fabricated by voltammetric technique in phosphate buffer solution (pH 8.0) containing $5.0\;{\times}\;10^{-3}\;mol\;L^{-1}$p- ABSA. Electrochemical behaviors of tryptophan at the Poly(p-ABSA) film electrode are investigated with voltammetry. The results indicate that the electrochemical response of tryptophan is improved significantly in the presence of poly(p-ABSA) film. Compared with the bare glassy carbon electrode, the Poly(p-ABSA) film electrode remarkably enhances the irreversible oxidation peak current of tryptophan. Some parameters such as voltammetric sweeping segments for the electrochemical polymerization, pH, accumulation potential and accumulation time are optimized. Under the optimal conditions, the oxidation peak current is proportional to tryptophan concentration in the range of $1.0\;{\times}\;10^{-7}$ to $1.0\;{\times}\;10^{-6}\;mol\;L^{-1}$, and $2.0\;{\times}\;10^{-6}$ to $1.0\;{\times}\;10^{-5}\;mol\;L^{-1}$ with a detection limit of $7.0\;{\times}\;10^{-8}\;mol\;L^{-1}$. The proposed procedure is successfully applied to the determination of tryptophan in a commercial amino acid oral solution.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.586-590
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• 2023

인터넷과 소셜미디어 사용량의 급증으로, 제품 리뷰, 온라인 피드백, 소셜 미디어 게시물 등을 통해 고객의 감정을 파악하는 것이 중요해졌다. 인공지능이 활용되어 고객이 제품이나 서비스의 어떤 부분에 만족하거나 불만을 가지는지를 분석하는 연구를 ABSA라고 하며 이미 해외에서는 이런 연구가 활발하게 이루어지는 반면, 국내에서는 상대적으로 부족한 상황이다. 이 연구에서는 ABSA의 두 개의 주요 작업인 ACD와 ASC에 대해 생성 모델 중 하나인 T5 모델을 사용하는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 기존 판별 모델을 사용하는 것에 비해 시간과 성능 측면에서 크게 향상되었음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.232-237
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• 2022

본 논문에서는 미세 조정(fine-tuning) 및 비지도 학습 기법을 사용하여 경제 분야 텍스트인 금융 리포트에 대해 속성 기반 감성 분석(aspect-based sentiment analysis) 데이터셋을 반자동적으로 구축할 수 있는 방법론에 대한 연구를 수행하였다. 구축 시에는 속성기반 감성분석 주석 요소 중 극성, 속성 카테고리 정보를 부착하였으며, 미세조정과 비지도 학습 기법인 BERTopic을 통해 주석 요소를 자동적으로 부착하는 한편 이를 수동으로 검수하여 데이터셋의 완성도를 높이고자 하였다. 데이터셋에 대한 실험 결과, 극성 반자동 주석의 경우 기존에 구축된 데이터셋과 비슷한 수준의 성능을 보였다. 한편 정성적 분석을 통해 자동 구축을 동일하게 수행하였더라도 기술의 원리와 발달 정도에 따라 결과가 상이하게 달라짐을 관찰함으로써 경제 도메인의 ABSA 데이터셋 구축에 여전히 발전 여지가 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제27권1호
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• pp.179-188
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• 2017

White-rot basidiomycetes are the organisms that decompose lignin most efficiently, and Trametes villosa is a promising species for ligninolytic enzyme production. There are several publications on T. villosa applications for lignin degradation regarding the expression and secretion of laccase and manganese peroxidase (MnP) but no reports on the identification and characterization of lignin peroxidase (LiP), a relevant enzyme for the efficient breakdown of lignin. The object of this study was to identify and partially characterize, for the first time, gDNA, mRNA, and the corresponding lignin peroxidase (TvLiP) protein from T. villosa strain CCMB561 from the Brazilian semiarid region. The presence of ligninolytic enzymes produced by this strain grown in inducer media was qualitatively and quantitatively analyzed by spectrophotometry, qPCR, and dye fading using Remazol Brilliant Blue R. The spectrophotometric analysis showed that LiP activity was higher than that of MnP. The greatest LiP expression as measured by qPCR occurred on the $7^{th}$ day, and the ABSA medium (agar, sugarcane bagasse, and ammonium sulfate) was the best that favored LiP expression. The amplification of the TvLiP gene median region covering approximately 50% of the T. versicolor LPGIV gene (87% identity); the presence of Trp199, Leu115, Asp193, Trp199, and Ala203 in the translated amplicon of the T. villosa mRNA; and the close phylogenetic relationship between TvLiP and T. versicolor LiP all indicate that the target enzyme is a lignin peroxidase. Therefore, T. villosa CCMB561 has great potential for use as a LiP, MnP, and Lac producer for industrial applications.