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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 157 - 165 (9page)
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최근 대량의 텍스트 분석을 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 활용하는 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 특히 대량의 텍스트에 대한 학습 결과를 특정 도메인 텍스트의 분석에 적용하는 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)이 주목받고 있다. 다양한 사전 학습 언어 모델 중 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 모델이 가장 널리 활용되고 있으며, 최근에는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 활용한 추가 사전 학습(Further Pre-training)을 통해 분석 성능을 향상시키기 위한 방안이 모색되고 있다. 하지만 전통적인 MLM 방식은 신조어와 같이 새로운 단어가 포함된 문장의 의미를 충분히 명확하게 파악하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 기존의 MLM을 보완하여 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹을 수행하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)을 새롭게 제안한다. 제안 방법론을 적용하여 포털 ‘N’사의 영화 리뷰 약 70만 건을 분석한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Experiment
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
A. Tan / 1999 / Text Mining: The State of the Art and the Challenges / Proceedings of the PAKDD Workshop on Knowledge Discovery from Advanced Databases :65~70
B. Gretarsson / 2012 / TopicNets : Visual Analysis of Large Text Corpora with Topic Modeling / ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 3(2):1~26
김무성 / 2021 / 단어 계층 기반 텍스트 데이터 증강 방법론 / 한국컴퓨터정보학회논문지 26(1):57~67
W. Gao / 2012 / Joint Topic Modeling for Event Summarization Across News and Social Media Streams / Proceedings of the 21st ACM International Conference on Information and Knowledge Management :1173~1182
B. Liu / 2012 / Sentiment Analysis and Opinion Mining / Synthesis Lectures on Human Language Technologies 5(1):1~167
B. Gretarsson / 2012 / TopicNets : Visual Analysis of Large Text Corpora with Topic Modeling / ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 3(2):1~26
김무성 / 2021 / 단어 계층 기반 텍스트 데이터 증강 방법론 / 한국컴퓨터정보학회논문지 26(1):57~67
W. Gao / 2012 / Joint Topic Modeling for Event Summarization Across News and Social Media Streams / Proceedings of the 21st ACM International Conference on Information and Knowledge Management :1173~1182
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