문장 레벨 그래프 회선 신경망을 통한 텍스트 분류

Q: 이 논문에서 정의한 텍스트 분류란 무엇인가?

텍스트 분류는 자연어처리 분야의 전통적인 문제로, 스팸 필터링이나 감정 분석과 같은 태스크에서 사용된다. 특히 텍스트 감성분석 문제에서는 감성을 나타내는 핵심 단어뿐만 아니라 특정 단어들의 조합으로 인해 발생하는 감성들을 인지하는 것이 매우 중요한 작업이다.

Q: 문장 레벨 그래프 회선 신경망은 텍스트 분류에서 어떤 장점을 가지는가?

연구 결과, 문장 레벨 그래프 회선 신경망은 텍스트를 문서 단위 그래프로 해석하여 복잡한 언어체계를 기존 RNN 기반 모델보다 효과적으로 학습한다. 또한, 그래프가 데이터셋 단위가 아닌 문단 단위로 정의되므로 데이터셋에 없는 새로운 문서에 대해서도 효율적으로 추론이 가능하다는 장점이 있다.

이민우; 김양훈; 정교민

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이민우 (서울대학교) 김양훈 (서울대학교) 정교민 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2018.12

수록면: 677 - 679 (3page)

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텍스트 분류(text classification)는 자연어처리 분야의 전통적인 문제이다. 기존의 RNN 기반 텍스트 분류 모델들은 단어를 순차적으로만 볼 수 있기 때문에 인접하지 않지만 관련성 있는 단어 간의 관계를 유추하기 어렵다는 문제점이 있다. 반면에 그래프 형태의 데이터를 입력으로 받는 GCN(Graph Convolutional Network)은 복잡한 언어체계도 효과적으로 ... 전체 초록 보기

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