Classification of English Poetic Emotions Using QA Neural Network Model

• DOI: 10.37727/jkdas.2022.24.2.585
• Publication Date: 2022-04-25T01:45:06Z
• Authors: Eunseong Kim; Subin Joo; Chan Hyeong Lee; Sooyoung Cheon

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