어휘화된 도메인 온톨로지와 주의 기반 신경망 모델을 활용한 점별 감성 분석을 위한 하이브리드 접근법

본 연구는 레스토랑 리뷰에 대한 문장 수준의 측면 기반 감성 분석에 초점을 맞추고 있다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된 감성 분석 알고리즘을 사용한다. 첫 번째 단계에서는 어휘화된 도메인 온톨로지(lexicalized domain ontology)를 활용하여 감성 태도를 예측하고, 보조 알고리즘으로 회전 주의 메커니즘(rotatory attention mechanism)을 갖춘 신경망(LCR-Rot)을 적용한다. 또한, 이 보조 알고리즘에 두 가지 특징을 추가하였다. 첫 번째 개선은 회전 주의 메커니즘이 작동하는 순서를 변경한 버전(LCR-Rot-inv)이며, 두 번째 개선은 회전 주의 메커니즘을 다중 반복(iterations) 수행하는 방식(LCR-Rot-hop)이다. SemEval-2015 및 SemEval-2016 데이터셋을 활용한 실험 결과, 기준 모델 대비 소폭이지만 두 단계 방법이 더 높은 성능을 보였으며, 특히 회전 주의 메커니즘을 다중 반복 수행하는 방법이 가장 우수한 성능을 나타냈다.