미국 Yelp 리뷰 감성 분석 분류 모델 개발: FinBERT와 LLM 성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 부정적 전이란 무엇인가?

특정 도메인에 최적화된 감성 분류 모델을 언어적 특성이 다른 타겟 도메인에 적용했을 때, 예측 성능이 급격히 저하되는 현상을 의미한다. 본 연구에서는 금융 뉴스 데이터로 학습된 모델이 구어체 중심의 Yelp 리뷰를 분석할 때 극단적인 중립 편향을 보이는 사례로 나타났다.

Q: 이질적 도메인 데이터 학습이 Yelp 리뷰 감성 분류 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 금융 도메인 데이터인 FPB로 학습한 LLM과 FinBERT 모델은 평점과 무관하게 중립으로 예측하는 강한 편향성을 보였다. 따라서 이질적 도메인 학습보다는 LLM의 범용적 추론 능력을 활용하는 제로샷 방식이 구어체 리뷰의 감성 분류에 훨씬 효과적이다.

권현석; 김지환; 배규리; 정성진; 김주현; 조석헌

학술대회자료

미국 Yelp 리뷰 감성 분석 분류 모델 개발: FinBERT와 LLM 성능 비교 Development of Sentiment Classification Models for U.S. Yelp Reviews: FinBERT vs LLM Performance Comparison

저자정보: 권현석 (계명대학교) 김지환 (조선대학교) 배규리 (계명대학교) 정성진 (계명대학교) 김주현 (계명대학교) 조석헌 (University of California, San Diego (UCSD))

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2026 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2026.6

수록면: 1,910 - 1,912 (3page)

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