재귀적 신경 조건부 랜덤 필드를 이용한 측면 기반 감성 분석

감성 분석의 측면 기반 접근에서 사용자 생성 콘텐츠에서 측면 용어와 표현된 의견을 추출하는 것은 가장 중요한 하위 작업 중 하나입니다. 이전 연구들은 측면과 의견 용어 간의 연결성을 활용하면 이 작업에 있어 유망하다는 것을 보여주었습니다. 본 논문에서는 명시적인 측면과 의견 용어를 동시에 추출하기 위해 재귀 신경망(Recursive Neural Networks)과 조건부 랜덤 필드(Conditional Random Fields)를 통합한 새로운 공동 모델을 제안합니다. 제안된 모델은 고차 차별적 특징을 학습하고, 측면과 의견 용어 간에 정보를 양방향으로 전파합니다. 또한, 제안된 모델은 수작업으로 만든 특징들을 쉽게 통합할 수 있어 정보 추출 성능을 더욱 향상시키는 것이 가능합니다. SemEval 2014 대회 데이터셋에 대한 실험 결과는 제안된 모델이 여러 베이스라인 방법들과 대회 우승 시스템들보다 우수함을 보여줍니다.