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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 56 - 67 (12page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2021.47.1.056
이용수
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In aspect-based sentiment analysis, aspect extraction is a key task and various methods are used. However most of the aspect extraction studies target English reviews, and studies on Korean reviews are insufficient. So in this study, we proposed five preprocessing methods that fit the characteristics of Korean reviews and used Word2Vec and Attention models to derive meaningful results of aspect extraction based on unsupervised learning. As a result of the evaluation of aspect extraction performance, the method of spacing correction, morpheme analysis, and removing unnecessary POS by domain were superior to other methods. In addition, we have confirmed that Word2Vec is the most suitable embedding method for Korean aspect extraction using Attention–based Aspect Extraction compared to GloVe and FastText. We expect that the proposed preprocessing and embedding method will be useful for research on the aspect extraction of Korean reviews in the future.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 실험 설계
5. 실험 결과 및 성능 평가
6. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (23)
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Ahn, G., Yoo, J. H., Lee, S. H., and Kim, S. B. (2019), Explainable Convolutional Neural Networks for Multi-Sensor Data, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 45(2), 146-153.
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He, R., Lee, W. S., Ng, H. T., and Dahlmeier, D. (2017), An unsupervised Neural Attention Model for Aspect Extraction, In Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Long Papers), 1, 388-397.
Hu, M. and Liu, B. (2004), Mining and Summarizing Customer Reviews, In Proceedings of the tenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 168-177.
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He, R., Lee, W. S., Ng, H. T., and Dahlmeier, D. (2017), An unsupervised Neural Attention Model for Aspect Extraction, In Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Long Papers), 1, 388-397.
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