Automatic Generation of Training Corpus for a Sentiment Analysis Using a Generative Adversarial Network

생성적 적대 네트워크를 이용한 감성인식 학습데이터 자동 생성

딥러닝의 발달로 기계번역, 대화 시스템 등의 자연언어처리 분야가 크게 발전하였다. 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 그러나 많은 데이터를 수집하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 연구에서는 이미지 생성 모델로 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 네트워크(Generative adverasarial network)를 문장 생성에 적용해본다. 본 연구에서는 긍/부정 조건에 따른 문장을 자동 생성하기 위해 SeqGAN 모델을 수정하여 사용한다. 그리고 분류기를 포함한 SeqGAN이 긍/부정 감성인식 학습데이터를 자동 생성할 수 있는지 실험한다. 실험을 수행한 결과, 분류기를 포함한 SeqGAN 모델이 생성한 문장과 학습데이터를 혼용하여 학습할 경우 실제 학습데이터만 학습 시킨 경우보다 좋은 정확도를 보였다.