• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-95
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• 2022

This study analyzed the translation error factors of machine translation services such as Naver Papago and Google Translate through Self-Attention path visualization. Self-Attention is a key method of the Transformer and BERT NLP models and recently widely used in machine translation. We propose a method to explain translation error factors of machine translation algorithms by comparison the Self-Attention paths between ST(source text) and ST'(transformed ST) of which meaning is not changed, but the translation output is more accurate. Through this method, it is possible to gain explainability to analyze a machine translation algorithm's inside process, which is invisible like a black box. In our experiment, it was possible to explore the factors that caused translation errors by analyzing the difference in key word's attention path. The study used the XLM-RoBERTa multilingual NLP model provided by exBERT for Self-Attention visualization, and it was applied to two examples of Korean-Chinese and Korean-English translations.

• 지역연구
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• 제39권2호
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• pp.47-61
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• 2023

주거환경에 대한 만족도는 주거지 선택 및 이주 등에 영향을 미치는 주요인으로, 도시에서의 삶의 질과 직접적으로 연결된다. 최근 온라인 부동산 서비스의 증가로 주거환경에 대한 사람들의 만족도를 쉽게 확인할 수 있으며, 사람들이 평가하는 내용을 바탕으로 주거환경 만족 요인에 대한 분석이 가능하다. 이는 기존에 활용되던 설문조사 등의 방식보다 더 많은 양의 평가를 효율적으로 활용할 수 있음을 의미한다. 본 연구는 서울특별시를 대상으로 온라인 부동산 서비스인 '직방'에서 수집된 약 3만여 건의 아파트 리뷰를 분석에 활용하였다. 리뷰에 포함된 추천 평점을 토대로, 아파트 리뷰를 긍정적, 부정적으로 분류하고, 딥 러닝 기반 자연어 처리 모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 사용하여 리뷰를 자동으로 분류하는 모델을 개발하였다. 이후 SHAP(SHAPley Additive exPlanation)를 이용하여 분류에 중요한 역할을 하는 단어 토큰을 도출함으로 주거환경 만족도의 영향요인을 도출하였다. 더 나아가 Word2Vec을 이용하여 관련 키워드를 분석함으로써 주거환경에 대한 만족도 개선을 위한 우선 고려사항을 제시하였다. 본 연구는 거주자의 정성평가 자료인 아파트 리뷰 빅데이터와 딥러닝을 활용하여 주거환경에 대한 만족도를 긍정적, 부정적으로 자동 분류하는 모형을 제안하여 그 영향요인을 도출하는데 의의가 있다. 분석결과는 주거환경 만족도 향상을 위한 기초자료로 활용될 수 있으며 향후 아파트 단지 인근 주거환경 평가, 신규 단지 및 기반시설의 설계 및 평가 등에 활용될 수 있다.