시간차 학습을 이용한 단어 감정 값 측정법 연구 


45권  12호, pp. 1287-1291, 12월  2018
10.5626/JOK.2018.45.12.1287


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  요약

시간차(temporal-difference) 학습은 강화학습의 핵심적인 알고리즘으로 마르코프 체인 모형에서 상태의 가치를 실시간으로 측정하는데 유용한 방법론을 제공한다. 이 방법론에서 활용되는 마르코프 모형은 감쇄 비(discount factor)를 사용하여 보상이 주어지는 시점과 가까운 상태일수록 보상 값에 대해 더 많은 가중치를 주게 된다. 본 논문에서는 텍스트의 어떤 어휘가 갖는 감정 값을 측정하는데 있어 시간차학습이 기존의 베이즈 확률을 이용하는 방법보다 상대적으로 유용함을 보이고자 한다. 이는 시간차 학습이 본질적으로 점증적(incremental) 처리이며 감쇄 비를 통해 부여할 감정 값의 가중치를 조절할 수 있기 때문이다. 본 논문은 영화평 자료를 이용하여 이 방법의 효과를 간접적인 방법과 직접적인 방법 모두에서 검증하였으며, 이 방법이 대용량의 자료에 적용 가능함(scalable)을 보이기 위해 비동기 병렬처리 방식으로도 이 방법의 효과가 유지됨을 검증하였다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

Y. Kim and H. Shin, "Measuring Semantic Orientation of Words using Temporal Difference Learning," Journal of KIISE, JOK, vol. 45, no. 12, pp. 1287-1291, 2018. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.12.1287.


[ACM Style]

Youngsam Kim and Hyopil Shin. 2018. Measuring Semantic Orientation of Words using Temporal Difference Learning. Journal of KIISE, JOK, 45, 12, (2018), 1287-1291. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.12.1287.


[KCI Style]

김영삼, 신효필, "시간차 학습을 이용한 단어 감정 값 측정법 연구," 한국정보과학회 논문지, 제45권, 제12호, 1287~1291쪽, 2018. DOI: 10.5626/JOK.2018.45.12.1287.


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