문맥 표현과 셀프 어텐션을 이용한 한국어 영화평 감성 분석

박천음, 이동헌, 김기훈, 이창기, 김현기

http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.9.901

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.