QA 신경망 모델을 이용한 영미 시 감정 분류

Abstract

최근 텍스트 감정 분석에 관한 관심이 높아지고 있다. 텍스트 감정 분석 방법은 빈도수를 이용하는 방법, 토픽모델링을 이용하는 방법, 임베딩을 이용하는 방법 등 다양하게 발전해 왔다. 텍스트 종류 중 영미 시는 분석 데이터로서 주목을 덜 받고 있지만, 시의 특성상 형식도 자유롭고 다양하며 시적 허용 등 비문법적인 표현이 있어 학습 데이터로 적합하다. 일반적으로 시인들이 공통으로 직시하는 것은 인간 사회에 내재하는 모순과 억압이기 때문에 작품에서 먼저 발현하는 것은 좌절, 절망, 분노이다. 따라서 본 연구는 영미 시에서 드러난 좌절, 절망, 분노의 감정을 분석하기 위하여 패스트텍스트로 임베딩 후 메모리 네트워크로 감정을 분류한다. 메모리 네트워크는 QA 신경망 모델 중 하나로 학습 데이터는 텍스트, 질문, 답변이 필요하다. 인문학 전문가에 의해 구축된 질문은 감정 분류를 목적으로 각 감정을 검증하기 위하여 만들었고, 질문에 대한 답변 역시 인문학 전문가가 라벨링 하였다. 구축한 데이터로 본 연구가 제안한 모델의 성능을 알아보기 위하여 메모리 네트워크를 사용하지 않은 모델과 비교해 보았다. 결과적으로 메모리 네트워크를 사용한 모델의 정확도가 가장 좋은 것을 확인하였다.