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커뮤니케이션과 AI - Multi-channel CNN을 이용한 한국어 감성분석

조회 수 1187 추천 수 0 2018.11.22 13:54:58
깊은바다 *.203.215.247


http://blog.ncsoft.com/?p=40260&fbclid=IwAR0aDUEEIx2Jk8nt17ucD10AZAreRulKEGaFrzxbA3v6p3-w1GiMiNWBkKg

 

 

 

Multi-channel CNN을 이용한 한국어 감성분석에 대한 글입니다. 구어체 같이 사전에 없는 단어가 많이 나올 경우 자연어처리의 정확도가 많이 떨어집니다. 이를 위해서 다음과 같이 3개의 입력 채널을 사용하고 그 결과를 합쳐서 분류를 하였습니다.

 

1. 형태소 단위
-> 엘지, 파이팅, ...

 

2. 음절 단위
-> 엘, 지, 파, 이, 팅, ...

 

3. 자소 단위
-> ㅇ, ㅔ, ㄹ, ㅈ, ㅣ, ...

 

 

 

만약 사전에 없는 단어라 형태소분석이 안되어도 음절이나 자소를 통해 의미를 파악할 수 있습니다. 실험 결과 각각 분리된 모델보다 3개 채널을 동시에 사용한 모델이 정확도가 더 높다고 합니다.

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