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| 한글제목(Korean Title) |
속성 기반 감성 분석을 활용한 BERT 감성 분류 모델의 성능 개선 |
| 영문제목(English Title) |
Improving performance of BERT sentiment classification model using Aspect-Based Analysis |
| 저자(Author) |
이희재
임희석
Heejae Lee
HeuiSeok Lim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0332 ~ 0334 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
속성 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 속성별 평가를 통해 기존의 전반적인 감성 분석보다 고객이 상품에 대해 만족하는 속성과 만족하지 못하는 속성에 대한 분석이 가능하다는 점에서 비즈니스 전략 관점에서 중요한 가치를 제공한다. 본 연구에서는 다음과 같은 주요 이슈에 대한 답을 찾고자 한다. 첫째, BERT보다 성능이 좋다고 알려진 RoBERT-a 모델이 본 연구에서도 모델 성능이 좋게 나타나는지? 둘째, 단순히 평점만 활용했을 때보다 속성 기반 감성 분석을 수행했을 때 모델의 성능이 개선되는지? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 아마존 뷰티 제품 리뷰 및 평점 데이터를 기반으로 화장품 구매 시 주요 고려 요소인 가격, 브랜드, 향, 효과, 성분을 속성으로 도출하여 속성 기반 감성 분석을 진행하였다. 실험 결과 리뷰와 평점만 활용했을 경우, BERT 모델이 RoBERT-a보다 더 나은 성능을 제공하고, 속성 기반 감성 분석 모델의 성능이 단순히 리뷰와 평점만 활용했을 경우보다 성능이 개선됨을 알 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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