학술논문
리뷰 데이터 감성 분류 성능 향상을 위한 Fine-tuning 방법
이용수 2
- 영문명
- Fine-tuning Method to Improve Sentiment Classification Performance of Review Data
- 발행기관
- 한국스마트미디어학회
- 저자명
- 박정일(Jung Il Park)
- 간행물 정보
- 『스마트미디어저널』Vol13, No.6, 44~53쪽, 전체 10쪽
- 주제분류
- 공학 > 컴퓨터학
- 파일형태
- 발행일자
- 2024.06.28
4,000원
구매일시로부터 72시간 이내에 다운로드 가능합니다.
이 학술논문 정보는 (주)교보문고와 각 발행기관 사이에 저작물 이용 계약이 체결된 것으로, 교보문고를 통해 제공되고 있습니다.
국문 초록
현대사회의 기업들은 소셜 미디어, 제품 리뷰, 고객 피드백 등 다양한 영역에 걸쳐 소비자 의견을 정확하게 이해하는 것이 경쟁에서 성공하기 위한 주요 과제임을 강조하며 감성 분류를 점점 더 중요한 작업으로 채택하고 있다. 감성 분류는 소비자의 다양한 의견과 감성을 파악하여 제품이나 서비스 개선에 도움을 주는 이유로 많은 연구가 진행중이다. 감성 분류에서는 대규모 데이터 셋과 사전 학습된 언어 모델을 통한 미세 조정이 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 최근 인공지능 기술의 발전으로 감성 분류 모델은 높은 성능을 보이고 있으며, 특히 ELECTRA 모델은 효율적인 학습 방법과 적은 컴퓨팅 자원을 통해 뛰어난 결과를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 ELECTRA에서 한국어를 학습한 KoELECTRA 모델을 이용하여 다양한 데이터 셋에 대한 효율적인 미세 조정을 통해 감성 분류 성능을 향상하는 방법을 제안한다.
영문 초록
Companies in modern society are increasingly recognizing sentiment classification as a crucial task, emphasizing the importance of accurately understanding consumer opinions across various platforms such as social media, product reviews, and customer feedback for competitive success. Extensive research is being conducted on sentiment classification as it helps improve products or services by identifying the diverse opinions and emotions of consumers. In sentiment classification, fine-tuning with large-scale datasets and pre-trained language models is essential for enhancing performance. Recent advancements in artificial intelligence have led to high-performing sentiment classification models, with the ELECTRA model standing out due to its efficient learning methods and minimal computing resource requirements. Therefore, this paper proposes a method to enhance sentiment classification performance through efficient fine-tuning of various datasets using the KoELECTRA model, specifically trained for Korean.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 리뷰 감성 분류 Fine-tuning 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
해당간행물 수록 논문
- 큐싱 공격 탐지를 위한 AutoML 머신러닝 기반 악성 URL 분류 기술 연구 및 서비스 구현
- 3D 의류 시뮬레이션 Z-weave 프로그램을 이용한 실물 소재 비교와 지속 가능한 패션 산업에서의 실현성
- 밀집 샘플링 기법을 이용한 네트워크 트래픽 예측 성능 향상
- 경량화 MobileNet을 활용한 축산 데이터 음성 분석
- Sentiment Analysis on 'HelloTalk' App Reviews Using NRC Emotion Lexicon and GoEmotions Dataset
- 리뷰 데이터 감성 분류 성능 향상을 위한 Fine-tuning 방법
- 화물차의 제동장치에서 발생하는 과열 예측방안 연구
- 수직 농업 자율 컨텍스 결정을 위한 온톨로지 모델링에 관한 연구
- 스마트미디어저널 Vol13, No.6 목차
- Analyzing User Feedback on a Fan Community Platform 'Weverse': A Text Mining Approach
- An Implementation of Effective CNN Model for AD Detection
참고문헌
관련논문
공학 > 컴퓨터학분야 BEST
- 청소년들의 스마트폰 중독예방을 위한 이야기치료 집단상담 프로그램 개발
- 지도서비스를 이용한 위치 기반 관광 빅데이터의 시각화
- 틱톡의 숏폼 콘텐츠 특성이 관광지 이미지 및 방문의도에 미치는 영향
공학 > 컴퓨터학분야 NEW
- 스마트미디어저널 Vol13, No.8 목차
- 2진수를 활용한 MCC 테스트 케이스 생성기 설계 및 구현
- Improving the Recognition of Known and Unknown Plant Disease Classes Using Deep Learning
최근 이용한 논문
교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!
신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.
바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!