논문 (학술지)
워드 임베딩과 반감독 학습을 사용한 효율적 한국어 감성표지 생성 방안
| 등록번호 | RPMS-2019-0090753061 | SCI 구분
?
※구분 : SCI(SCIE포함), 비SCI |
비SCI |
|---|---|---|---|
| 저자명 (주·공동저자) | Park Sung Soo; Lee Kun Chang | ||
| 논문구분 | 국내전문학술지 | 학술지명 | 한국지능시스템학회 논문지 |
| ISSN | 1976-9172 | 학술지 출판일자 | 2018-04-01 |
| 학술지 볼륨번호 | 28 | 논문페이지 | 185 ~ 191 |
| 학술지 임팩트팩터 | 0.0 | 기여율 | 100 % |
| DOI | 10.5391/JKIIS.2018.28.2.185 | ||
| 초록 | 대부분의 감성 분석은 긍·부정 감성이 표지된 학습 데이터를 사용하여 분류기를 학습하는 감독 학습을 적용한다. 그러나표지된 데이터를 얻는 것은 인간의 전문 지식과 경험이 필요하기 때문에 어렵고 시간과 비용이 많이 든다. 본 연구는 워드임베딩과 반감독 학습을 이용한 감성 표지 방법을 제안한다. 워드 임베딩은 어휘의 의미와 관계를 표현하는 효율적인방법이고, Self-training과 같은 간단한 반감독 학습은 증가하는 표지되지 않은 데이터의 분석에 용이한 방법이다. 실험을 통해워드 임베딩 특징이 BOW(Bag-Of-Word) 특징 보다 더 정확한 표지를 생성하는 것을 보였다. 연구 결과 워드 임베딩 특징은학습 데이터에서 표지된 데이터의 비중이 1% 이상인 경우 70% 이상의 정확한 감성 표지를 생성한다. 또한, 감성 표지 생성정확도는 학습 데이터의 양이나 표지 데이터의 비율보다 표지된 데이터의 절대 건수에 더 영향을 받는 것을 실증했다 | ||
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