Acknowledgement
이 논문은 2017 년 정부 ( 과학기술정보통신부 )의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2017M3C4A7068186)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2019.10a
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- Pages.506-509
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- 2019
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- 2005-3053(pISSN)
Korean Sentiment Analysis by using Noisy Text Embedding
Noisy 텍스트 임베딩을 이용한 한국어 감정 분석
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Lee, Hyun-Young
(Dept. of Computer Science, Kookmin University)
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- Kang, Seung-Shik (Dept. of Computer Science, Kookmin University)
- Published : 2019.10.10
Abstract
신문기사나 위키피디아와 같이 정보를 전달하는 텍스트와는 달리 사람의 감정 및 의도를 표현하는 텍스트는 다양한 형태의 노이즈를 포함한다. 본 논문에서는 data-driven 방법을 이용하여 노이즈와 단어들 사이의 관계를 LSTM을 이용하여 하나의 벡터로 요약하는 모델을 제안한다. 노이즈 문장 벡터를 표현하는 방식으로는 단방향 LSTM 인코더과 양방향 LSTM 인코더의 두 가지 모델을 이용하여 노이즈를 포함하는 영화 리뷰 데이터를 가지고 감정 분석 실험을 하였고, 실험 결과 단방향 LSTM 인코더보다 양방향 LSTM인 코더가 우수한 성능을 보여주었다.