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대규모 언어 모델을 활용한 제로샷 및 속성기반감성분석 : 중립을 중심으로
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- 발행기관
- 한국코퍼스언어학회 바로가기
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- 간행물
- Corpus Linguistics Research 바로가기
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- 통권
- Vol. 10 No. 1 (2025.12)바로가기
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- 페이지
- pp.1-15
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A477554
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원문정보
초록
- 영어
- This study investigates the performance of a state-of-the-art Large Language Model(LLM) in classifying Korean neutral sentiment without additional fine-tuning and proposes an effective prompt design to improve neutral sentiment classification. To enhance the accuracy of neutral sentiment detection, we introduce a prompt based on Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA) and conduct a comparative evaluation using the proposed approach. The proposed prompt consists of a five-step procedure, including aspect identification and sentiment ratio–based classification, enabling more fine-grained sentiment reasoning. Experimental results demonstrate that the proposed prompt significantly improves classification accuracy when applied to the GPT-4-turbo model, thereby validating the effectiveness of prompt-based control for neutral sentiment analysis in Korean.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. 대규모 언어 모델을 통한 감성분석
2.2. 소수어 감성분석
2.3. 속성기반 감성분석
3. 데이터
4. 모델
5. 실험
5.1. 속성 미포함 감성 분류
5.2. 속성 포함 감성 분류
5.3. 속성 분류
6. 결과
6.1. 중립 분류 오류의 예시
7. 결론
참고문헌
키워드
Large Language Model Aspect-Based Sentiment Analysis Neutral Sentiment Analysis저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국코퍼스언어학회 [Korean Association for Corpus Linguistics]
- 설립연도
- 2012
- 분야
- 인문학>언어학
- 소개
- 본 학회는 코퍼스를 연구하거나 코퍼스를 사용하여 언어학 현상을 설명하고자 하는 연구자들로 구성된 학회이며, 코퍼스를 활용하여 다양한 언어현상을 설명하는 것을 설립목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- Corpus Linguistics Research
- 간기
- 계간
- pISSN
- 2465-812X
- 수록기간
- 2015~2025
- 십진분류
- KDC 701 DDC 410
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