프롬프트 튜닝 기법을 적용한 한국어 속성기반 감정분석 


51권  12호, pp. 1043-1052, 12월  2024
10.5626/JOK.2024.51.12.1043


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  요약

속성기반 감정분석은 텍스트 내에서 감정과 해당 감정이 특정 속성, 예를 들어 제품의 특성이나 서비스의 특징에 어떻게 연결되는지를 분석하는 태스크이다. 본 논문에서는 속성기반 감정분석 데이터를 사용한 다중 작업-토큰 레이블링 문제에 프롬프트 튜닝 기법을 적용하기 위한 포괄적인 방법론을 소개한다. 이러한 방법론에는 토큰 레이블링 문제를 시퀀스 레이블링 문제로 일반화하기 위한 감정표현 영역 검출 파이프라인이 포함된다. 또한 분리된 시퀀스들을 속성과 감정에 대해 분류하기 위한 템플릿을 선정하고, 데이터셋 특성에 맞는 레이블 워드를 확장하는 방법을 제안함으써 모델의 성능을 최적화한다. 최종적으로, 퓨샷 세팅에서의 속성기반 감정분석 태스크에 대한 몇 가지 실험 결과와 분석을 제공한다. 구축된 데이터와 베이스라인 모델은 AIHUB(www.aihub.or.kr, 속성기반 감정분석 데이터)에 공개되어 있다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

B. Kim, S. Choi, S. Park, J. Wang, J. Kim, H. Jeon, J. Jang, "Prompt Tuning For Korean Aspect-Based Sentiment Analysis," Journal of KIISE, JOK, vol. 51, no. 12, pp. 1043-1052, 2024. DOI: 10.5626/JOK.2024.51.12.1043.


[ACM Style]

Bong-Su Kim, Seung-Ho Choi, Si-hyun Park, Jun-Ho Wang, Ji-Yoon Kim, Hyun-Kyu Jeon, and Jung-Hoon Jang. 2024. Prompt Tuning For Korean Aspect-Based Sentiment Analysis. Journal of KIISE, JOK, 51, 12, (2024), 1043-1052. DOI: 10.5626/JOK.2024.51.12.1043.


[KCI Style]

김봉수, 최승호, 박시현, 왕준호, 김지윤, 전현규, 장정훈, "프롬프트 튜닝 기법을 적용한 한국어 속성기반 감정분석," 한국정보과학회 논문지, 제51권, 제12호, 1043~1052쪽, 2024. DOI: 10.5626/JOK.2024.51.12.1043.


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