2달 전

편향된 제품 리뷰 분류를 위한 이중 메모리 네트워크 모델

Yunfei Long; Mingyu Ma; Qin Lu; Rong Xiang; Chu-Ren Huang
편향된 제품 리뷰 분류를 위한 이중 메모리 네트워크 모델
초록

제품 리뷰의 감성 분석(SA)에서 사용자 정보와 제품 정보가 유용하다는 것이 입증되었습니다. 현재 작업은 통합 모델에서 사용자 프로필과 제품 정보를 처리하지만, 이는 사용자와 제품의 주요 특성을 효과적으로 학습할 수 없을 수도 있습니다. 본 연구에서는 사용자 프로필과 제품 리뷰를 별도의 메모리 네트워크를 통해 학습하는 듀얼 사용자 및 제품 메모리 네트워크(DUPMN) 모델을 제안합니다. 그런 다음 두 표현을 결합하여 감성 예측에 활용합니다. 별도의 모델을 사용하는 목적은 사용자 프로필과 제품 정보를 더 효과적으로 포착하기 위함입니다. 최신 통합 예측 모델과 비교하여, IMDB, Yelp13, Yelp14 세 가지 벤치마크 데이터셋에서의 평가 결과, 제안된 듀얼 학습 모델이 각각 0.6%, 1.2%, 0.9%의 성능 향상을 보였습니다. p-값으로 측정한 결과 이러한 개선이 매우 유의미하다고 판단되었습니다.

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