정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
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| 한글제목(Korean Title) |
Parallel Stacked Bidirectional LSTM 모델을 이용한 한국어 영화리뷰 감성 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Korean Movie-review Sentiment Analysis Using Parallel Stacked Bidirectional LSTM Model |
| 저자(Author) |
오영택
김민태
김우주
Yeongtaek Oh
Mintae Kim
Wooju Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 0045 ~ 0049 (2019. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
감성분석은 텍스트 문서의 감성을 분류하는 문서 분류의 한 분야이다. 딥러닝을 이용한 감성 분석 방법론은 문서를 토큰화 후 임베딩을 통해 문장벡터를 얻는 과정과 벡터화된 문서를 분류하는 과정 으로 나눌 수 있다. 기존 연구들의 방식들을 리뷰하고 어떤 방식의 임베딩 방법과 딥러닝 모델이 한국어 문서에 적합한지 감성분석에 비교 실험을 통해 한국어에 적합한 방법론을 찾아낸다. 문서 전처리 방법은 문서를 단어, 음절 그리고 음소 단위로 토큰화 하는 방법을 비교하였다. 또한, 모델을 CNN부터 LSTM, Bi-LSTM, Stacked Bi-LSTM, 새롭게 제안하는 Parallel Stacked Bidirectional LSTM 모델까지 네이버 영화 리뷰 데이터셋인 NSMC에 대해 비교 실험을 하였다. 제안된 모델의 성능이 기존의 기본 딥러닝 모 델에 비해 높은 성능을 보임을 확인하였고, 다른 전처리를 통해 학습된 모델간의 앙상블을 통해 보다 최 고 성능인 88.95%의 분류 정확도를 달성하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
The sentiment analysis is a field of document classification that classifies the sensitivity of text documents. The sentiment analysis methodology that employs the use of deep learning can be divided into a process of tokenizing a document, obtaining a sentence vector through embedding and classifying a vectorized document. We reviewed the methods of various existing studies and found out the appropriate methodology focusing on embedding methods and deep learning models for the Korean documents through comparative experiments. The document pre-processing method compares documents to words, syllables and phonemes. Additionally, a comparative experiment was conducted on the Naver movie review data set nsmc (naver sentiment movie corpus) from the CNN to the LSTM, bi-LSTM, stacked bi-LSTM and the newly proposed Parallel Stacked Bidirectional LSTM model. The results showed that the performance of the proposed model was higher than that of the existing simple deep learning model. Moreover, itachieved the best classification performance of approximately 88.95% through the ensemble among the models learned through other pre-processing.
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| 키워드(Keyword) |
감성 분석
한국어 자연어 처리
recurrent neural networks
word2vec
long short term memory
sentiment analysis
korean natural language proces
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