Machine learningDeep learning / NLP / CV
자기 지도 감성 분석
자기 지도 감성 분석은 마스크 언어 모델링(masked language modeling) 또는 대조 예측(contrastive prediction)과 같은 목표를 통해 대규모 비지도 사전 학습을 수행한 다음, 소규모 레이블링된 감성 코퍼스에 대한 미세 조정을 결합합니다. BERT 및 그 변형 모델들에 의해 대중화된 이 접근 방식은 긍정/부정/중립 의견 분류 작업에서 최첨단 정확도를 달성하면서 수동으로 레이블링된 데이터의 필요성을 극적으로 줄여줍니다.
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출처
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of NAACL-HLT 2019 (pp. 4171–4186). Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- Sun, C., Qiu, X., Xu, Y., & Huang, X. (2019). How to fine-tune BERT for text classification? In China National Conference on Chinese Computational Linguistics (CCL 2019), pp. 194–206. Springer. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Learning for Sentiment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/self-supervised-sentiment-analysis
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