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논문 기본 정보

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저자정보
박승혁 (군산대학교) 구다훈 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
479 - 482 (4page)

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최근 패션에 대한 관심이 높아지면서 많은 패션 리뷰 데이터가 생성되고 있다. 각 리뷰 문서에는 일반적으로 리뷰 텍스트와 그에 상응하는 여러 이미지 데이터가 포함되어있다. 자동차, 전자기기, 호텔 등과 같은 다른 리뷰 문서와 달리 패션 리뷰 문서는 대부분 특정한 이미지 데이터를 바탕으로 설명한다. 패션 리뷰 문서의 이러한 특성 때문에, 패션 리뷰 문서를 요약할 때 seq2seq모델은 텍스트와 이미지를 모두 고려해야 한다. 또한 이러한 Multi-modal 모델의 높은 성능을 기대하기 위해 먼저 고품질의 대규모 훈련 데이터셋을 구축해야 한다. 본 연구에서는 약 7,000개의 리뷰 텍스트와 5만 개의 이미지 데이터를 수집한 후 패션 리뷰 문서 요약을 위한 학습 데이터를 직접 구축하였다.
#fashion review #building a dataset #web crawler system #multi modal dataset #KoNLPy #seq2seq

목차

요약
Abstract
Ⅰ . 서론
Ⅱ. 학습 데이터 수집 및 구축 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 계획
참고문헌

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