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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 2,872 - 2,876 (5page)
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Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) involves extracting aspects of a target and inferring emotions related to those aspects, and various models have been proposed for this purpose. To do this, a model that can capture the structural characteristics of the target well is needed. In ABSA, LSTM and attention mechanisms are commonly used models, and there have been many studies on models that can capture the structural characteristics of the target. Therefore, in this study, we attempted to train models that combine LSTM and attention mechanisms under common conditions, which are frequently used in ABSA. We also implemented the transcap model, which is a model that does not use attention mechanisms but is good at identifying the structural characteristics of the target, for comparison purposes. The experimental results showed that the SDGCN model had the highest F1 score and that the performance level can vary depending on the way attention mechanisms are used under similar conditions. In addition, the study revealed the performance expectations of attention mechanisms in ABSA classification models, suggesting that various attempts and research are needed to improve their performance.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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