감성 분석을 위한 관계형 그래프 컨볼루셔널 네트워크
2024-04-27- 본 연구는 온라인 플랫폼에서의 텍스트 데이터의 성장과 함께 중요해진 감성 분석을 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다.
- 기존의 전통적 접근법 및 딥러닝 모델들이 복잡한 엔티티 간의 관계를 종종 포착하지 못하는 문제점을 가지고 있습니다.
- 이 논문에서는 데이터 포인트 간의 의존성을 그래프의 노드로 표현하여 해석 가능성과 유연성을 제공하는 Relational Graph Convolutional Networks (RGCNs)을 감성 분석에 활용하고자 합니다.
- Asal Khosravi와 다른 2명의 저자가 작성한 'Relational Graph Convolutional Networks for Sentiment Analysis' 제목의 논문에서는 아마존 및 Digikala 데이터셋의 제품 리뷰를 사용하여 RGCN 구조에 BERT 및 RoBERTa 같은 사전 훈련된 언어 모델을 사용하는 접근 방식의 효과를 입증합니다.
- 실험 결과는 RGCNs가 감성 분석 작업을 위한 관계 정보 포착에 있어서의 효과를 강조합니다.
- 주제: 계산 및 언어 (cs.CL), 기계 학습 (cs.LG)
- 논문은 arXiv에 2024년 4월 16일에 제출되었습니다.
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