week1

• 감성 분석 관련하여 자료 수집

1. NSMC 튜토리얼 구현해보기

6) 네이버 영화 리뷰 감성 분류하기(Naver Movie Review Sentiment Analysis)위키독스

Google Colaboratory

• LSTM 모델 + 15epoch => 0.8567 로 꽤 괜찮은 성능이 나옴

2. 관련자료 수집하기

HuggingFace KoElectra로 NSMC 감성분류모델학습하기Medium

corpus/sentiment at master · bab2min/corpusGitHub

GitHub - monologg/KoBERT-nsmc: Naver movie review sentiment classification with KoBERTGitHub

잘 알려진 네이버 감성분석 NSMC 이외에 데이터를 수집하고자 하여, 네이버쇼핑+스팀리뷰 데이터를 수집할 수 있었다. 또 감성분석 모델을 나눠서 테스트를 진행하기로 하여 monologg/KoBERT 모델을 담당하여 테스트를 진행하였다.

3. 테스트 결과

Model	NSMC	네이버 쇼핑몰	스팀리뷰
KoELECTRA	0.9063	0.9694	0.9388
KoBERT	0.8669	0.9399	0.8419
RoBERTa-large	0.9056	0.9653	0.9344

• 라이브커머스와 가장 유사도가 높을 것이라고 판단되는 네이버쇼핑몰 기준으로 약 97%의 높은 Accuracy를 확인할 수 있었다.

• 해당 성능을 높이는 것보다 다른 이슈를 고려하는 것이 더 낫다고 판단할 수 있었다.