박천음  이동헌  김기훈  이창기  김현기

10.5626/JOK.2019.46.9.901

감성 분석 영화평 문맥 표현

감성 분석은 특정 대상에 대한 의견을 수집하고 분류하는 과정이다. 그러나 자연어에 포함된 사람의 주관을 파악하는 일은 어려운 일로써, 기존의 감성 단어 사전이나 확률 모델은 이러한 문제를 해결하기 어려웠으나 딥 러닝의 발전으로 문제 해결을 시도할 수 있게 됐다. 셀프 어텐션(self-attention)은 주어진 입력열 자신에 대하여 어텐션을 계산하고 가중치 합으로 문맥 벡터를 만들어 모델링하는 방법이며, 문맥상 비슷한 의미를 가진 단어들 간에 높은 가중치가 계산되는 효과가 있다. 본 논문에서는 사전 학습된 문맥 표현을 한국어 감성 분석에 활용하고, 셀프 어텐션으로 모델링하는 방법을 제안한다. 실험 결과, NSMC의 경우 정확도 89.82%, 다음카카오의 경우 92.25%의 성능을 보였다.