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교사와 학부모 간 대화에서의 부정적 감정 탐지: 채팅 데이터 기반 감정 모델 적용 Detecting Negative Emotions in Conversations Between Teachers and Parents: Application of an Emotion Model Based on Chat Data
논문 기본 정보
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,558 - 2,561 (4page)
피인용 0
교사와 학부모 간 대화에서의 부정적 감정 탐지: 채팅 데이터 기반 감정 모델 적용
초록·키워드
This paper addresses the increasing misuse of real-time chat applications between teachers and parents by developing a specialized application that incorporates AI to filter negative interactions. Utilizing the KoBERT model, a Korean-optimized version of BERT, this research aims to enhance communication in educational settings by identifying and addressing negative sentiments using NLP and machine learning. Data was collected from actual educational environments and processed to classify emotions, with a focus on negative ones like anger and disgust. The study demonstrates that AI can significantly improve educational communication by filtering inappropriate content, thereby fostering better relationships between teachers and parents and enhancing the overall educational experience.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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