Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(No.2013-2-00131, (엑소 브레인-총괄/1세부) 휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 WiseQA 플랫폼 기술개발)과 2021년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업(2020R111A3070938)의 연구결과임.
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2021.10a
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- Pages.571-575
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- 2021
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- 2005-3053(pISSN)
Extracting multiple sentiment expression areas using BERT+CRF
BERT+CRF를 이용한 다중 감성 표현 영역 추출
- Park, Ji-Eun (University of Ulsan, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering) ;
-
Lee, Ju-Sang
(University of Ulsan, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering)
;
- Ock, Cheol-Young (University of Ulsan, Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering)
- Published : 2021.10.14
Abstract
감성분석이란 텍스트에 들어있는 의견이나 감성, 평가, 태도 등의 주관적인 정보를 컴퓨터를 통해 분석하는 과정이다. 본 논문은 다양한 감성분석 실험 중 감성이 드러나는 부분을 파악하여 서술어 중심의 구 혹은 절 단위로 감성 표현 영역을 추출하는 모델을 개발하고자 한다. 제안하는 모델은 BERT에 classification layer와 CRF layer를 결합한 것이고 baseline은 일반 BERT 모델이다. 실험 결과는 기존의 baseline 모델의 f1-score이 33.44%이고 제안한 BERT+CRF 모델의 f1-score이 40.99%이다. BERT+CRF 모델이 7.55% 더 좋은 성능을 보인다.