초록
감성 분류는 제품, 서비스 또는 주제에 대한 사람들의 인식을 이해하는 데 중요한 과정이다. 자연어 처리 분야에서는 감성 분류 문제를 해결하기 위해 다양한 모델이 제안되어 왔다. 그러나 대부분의 모델은 이진 감성 분류에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 세부적인 감성 분류 작업을 해결하기 위해 주목받고 있는 딥러닝 모델인 BERT를 활용한다. 실험 결과, 복잡한 아키텍처 없이도 기존의 주요 모델들을 능가하는 성능을 보였다. 또한, 이 과정을 통해 자연어 처리 분야에서 전이 학습(transfer learning)의 효과성을 입증하였다.