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어휘의미망을 이용한 주제 분류 및 감성 표현 영역 추출 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.8.700
기존의 감성 분석은 하나의 문장 혹은 문서를 단일 감성으로 분류하지만, 한 문장안에 두 가지 이상의 감성이 존재할 수 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 어절 단위로 감성 표현 영역을 구분하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 주제별 사전으로 예측한 문장의 주제를 모델의 자질로 사용한다. 주제별 사전은 학습 단계 초기에 구축되며, 학습 모듈이 학습 말뭉치에서 주제별 단어를 수집하고 어휘의미망의 상하관계를 이용해 주제별 단어를 확장한다. 제안 모델의 구조는 형태소 분석된 문장을 입력으로 사용하는 UBERT 모델에 주제 분류와 감성 표현 영역을 예측하는 레이어를 추가한 것이다. 평가 방식은 어절 단위 F1-Score를 사용한다. 상술한 문장 주제를 자질로 사용한 제안 모델은 F1-Score이 58.19%까지 나왔으며, baseline보다 0.97% 포인트 향상했다.
한국어 어휘의미망(UWordMap)을 이용한 동형이의어 분별 개선
한국어처리 분야에서 동형이의어 분별은 의미처리를 위해서는 매우 중요하고 오랫동안 연구되어온 주제이다. 최근에 말뭉치를 학습하는 기계학습 방법이 정확률과 속도면에서 좋은 결과를 보이고 있으며, 미학습 어절을 처리하기 위해 어휘의미망을 이용한 지식기반 방법도 연구되고 있다. 본 논문은 말뭉치를 학습한 기계학습 방법에 어휘의미망과 함께 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법의 기본 전략은 하위범주화 정보를 말뭉치화하여서 기존 말뭉치와 함께 학습시키고, 동형이의어 태깅 시점에서 분석 대상 명사의 상위어를 찾아서 학습정보와 같이 사용하는 것이다. 이 방법의 효과를 확인하기 위해 세종말뭉치와 UWordMap으로 실험을 하였으며, 정확률이 96.51%에서 96.52%로 미미하지만 상승하는 것을 확인하였다.
