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학술저널
저자정보
안순재 (동아대학교) 유승의 (동아대학교) 홍순구 (동아대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제2호
발행연도
2020.3
수록면
405 - 414 (10page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.2.405

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최근 빅데이터 기술의 발전에도 불구하고 정책분야에서는 텍스트 등 비정형 데이터의 부족으로 감성분석 연구에 제한이 많았다. 이에 본 연구에서는 전이학습을 기반으로 소규모 비정형 정책 데이터를 활용한 감성분석 모델을 제안한다. 이를 위해 네이버 영화리뷰 20만 건의 댓글로 CNN 모델을 생성하고 지역 리뷰 1만 건의 댓글을 이용하여 전이학습을 수행하였다. 분석결과 본 연구에서 제안한 전이학습 모델은 소규모 데이터만으로 생성된 모델보다 약 10%의 정확도 향상과 1epoch당 1000ms의 학습지간 단축을 보였다. 본 연구의 공헌도로 학술적으로는 한글 텍스트 감성분석에 전이학습을 처음으로 적용하여 향후 소규모 데이터의 감성분석 연구에 활용할 수 있는 이론적 기반을 제공하였다는 점이다. 실무적으로는 데이터가 부족하여 시도하기 어려웠던 정책 분야의 감성분석을 통해 정부사업의 성공여부를 판별할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.
#감성분석 #딥러닝 #소규모 데이터 #빅데이터 분석 #전시학습 #정책평가 #Big data analysis #Deep learning #Policy evaluation #Sentiment analysis #Small-scale data #Transfer learning

목차

요약
1. 서론
2. 선행연구
3. 연구방법론
4. 연구결과
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
Alashri, S. / 2016 / An analysis of sentiments on Facebook during the 2016 U.S. presidential election / Proceeding of IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM) :795~802 google schola Blitzer, J. / 2016 / Domain adaptation with structural correspondence learning / Proceedings of the 2006 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing :120~128 google schola Bravo-Marquez, F. / 2016 / Building a Twitter opinion lexicon from automatically-annotated tweets / Knowledge-Based Systems 108:65~78 google schola Bughin, J. / 2018 / Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy / McKinsey & Compony google schola Caruana, R. / 1995 / Learning to learn:Knowledge consolidation and transfer in inductive systems / NIPS*95 Post-Conference Workshop google schola

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