한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

문장 생성 모델 학습 및 관광지 리뷰 데이터를 활용한 관광지 분류 기법

Tourist Attraction Classification using Sentence Generation Model and Review Data

  • 문준형 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ;
  • 조인휘 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과)
  • 발행 : 2023.11.02
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

여러 분야에서 인공지능 모델을 활용한 추천 방법들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 관광지의 대중적이고 정확한 추천을 위해 GPT-3 와 같은 생성 모델로 생성한 가상의 리뷰 문장을 통해 KoBERT 모델을 학습했다. 생성한 데이터를 통한 KoBERT 의 학습 정확도는 0.98, 테스트 정확도는 0.81 이고 실제 관광지별 리뷰 데이터를 활용해 관광지를 분류했다.

키워드

과제정보

본 논문은 2023 년도 한국콘텐츠진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임 [R2022020116, AI 기반 관광객 상황 인식 및 관광정보 큐레이션을 통한 맞춤형 관광 여정(Itinerary) 추천 플랫폼 기술개발]