인공지능 학습용 감정 데이터셋의 어휘 개체명 분석 (The Analysis of Named Entities in the Vocabulary of Emotion Dataset for AI Training)

서지정보

· 발행기관 : 중앙대학교 인공지능인문학연구소
· 수록지 정보 : 인공지능인문학연구 / 17권 / 9 ~ 35페이지
· 저자명 : 이기성

초록

인간의 감정을 인공지능 기술로 이해하고 처리하기 위한 연구가 활발하다. 감정의 이해는 언어를 이해하는 것보다 어려운 작업이며, 텍스트의 경우 맥락에 기반하여 감정을 식별하는 것이 중요하다. 이와 관련하여 최신의 언어 모델은 감정 어휘뿐 아니라 주변 어휘와의 관계성을 함께 학습하므로, 감정 데이터셋이 어떤 대상을 다루는지에 따라 학습 양상이 달라질 수 있다.
본 연구는 인공지능 학습용 감정 데이터셋을 대상으로 개체명 인식에 기반한 텍스트마이닝을 수행하고, 어떤 개체 유형과 어휘가 감정 표현에서 나타나는지 분석한다. 공감 대화, 문학 작품, 소셜 미디어 댓글 등 서로 다른 스타일의 텍스트에서 어떤 개체 유형이 나타나는지 살펴보고, 이를 통해 감정 데이터셋의 활용 및 구축 분야에서 고려할 점에 대해 생각해본다. 이 연구는 감성 컴퓨팅 관점에서 인공지능 학습용 데이터의 분석 자료를 제공한다. 또한 연구에서 사용한 개체명 인식 분석 방법이 텍스트마이닝 연구자에게 방법론적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

영어초록

Research on understanding and processing human emotions using artificial intelligence technology is active. Understanding emotions is a more challenging task than understanding language, and in the case of text, it is crucial to identify emotions based on context. In this regard, the latest language models learn not only emotional vocabulary but also the relationships with surrounding words, so the learning patterns may vary depending on what the emotional dataset addresses.
This study performs text mining based on Named-Entity Recognition on emotion datasets for AI training and analyzes which entity types and vocabularies appear in emotional expressions. It examines the types of entities that appear in different styles of text, such as empathetic conversations, literary works, and social media comments, considering the implications for the utilization and construction of emotion datasets. This study provides analytical data of AI training datasets from the perspective of affective computing. Additionally, I expect that the Named Entity Recognition analysis methods used in this study will provide methodological assistance to text mining researchers.

참고자료

· 없음