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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박천음 (강원대학교) 이창기 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제11호
발행연도
2019.11
수록면
552 - 558 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2019.25.11.552

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근 자연어처리 분야에서 많은 성능 향상을 보이고 있는 BERT는 양방향성을 가진 트랜스포머(transformer)를 기반으로 한 모델이다. BERT는 OOV (Out Of Vocabulary) 문제를 해결하기 위하여 BPE (Byte Pair Encoding)를 적용하며, 이를 기반으로 언어 모델을 사전 학습하고 출력 층(layer)을 추가하여 자연어처리 태스크를 fine-tuning한다. 감성 분석은 주어진 문장에 대한 잠재적 의미를 분석하고 분류하는 문제이다. 본 논문에서는 감성 분석에 BERT로부터 생성되는 토큰 표현을 이용하기 위하여 대용량 한국어 코퍼스로 언어 모델을 학습한 BERT 모델을 사용한다. 또한 문맥 정보를 인코딩하는 RNN을 BERT 함께 사용하는 방법과, RNN으로 인코딩한 hidden state에 variational inference를 이용하여 감성분석을 수행하는 방법을 제안한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Variational Auto-Encoder
3. BERT: Bidirectional Encoder Representation from Transformer
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (28)

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