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세무사 추천 서비스를 위한 SVD 알고리즘의 RMSE 비교
김원집 ( Won-jib Kim ),허지혜 ( Ji-hye Huh ),박세빈 ( Se-bean Park ),이수민 ( Su-min Lee ),권은아 ( Eu-na Kwon ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
추천 시스템은 사용자의 선호도를 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자 데이터를 분석하여 추천을 제공하는 협업 필터링 알고리즘을 활용한다. 하지만 상품의 종류와 고객 수가 많아짐에 따라 사용자 선호도 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 방법은 모델 기반협업 필터링이며, 이는 고객과 사용자의 정보를 직접적으로 추천하는 대신 모델을 학습시키는데 활용된다. 이에 논문은 추천시스템에서 자주 사용되는 모델 협업 필터링 기반 SVD 모델을 학습 전에 하이퍼 파라미터를 조절하여 모델에 추정 정확도 값인 RMSE를 측정한다.
장애아 부모를 위한 KoBERT 기반 감정분석 소통 플랫폼 구현
하재형 ( Jae-hyung Ha ),허지혜 ( Ji-hye Huh ),김원집 ( Won-jib Kim ),이정훈 ( Jung-hun Lee ),박우정 ( Woo-jung Park ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
많은 장애아 부모들은 양육에 대한 스트레스, 미래에 대한 걱정으로 심리적으로 상당한 중압감을 느낀다. 이에 비해 매년 증가하는 장애인 수에 비해 장애아 부모 및 가족의 심리적·정신적 문제를 해결하기 위한 프로그램이 부족하다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 감정분석 소통 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 KoBERT 모델을 fine-tunning 하여 사용자의 일기 속 감정을 분석하여 장애아를 둔 부모 및 가족 간의 소통을 돕는다. 성능평가는 제안하는 플랫폼의 주요 기능인 KoBERT 기반 감정분석의 성능을 확인하기 위해 텍스트 분류 모델로 널리 사용되고 있는 LSTM, Bi-LSTM, GRU 모델 별 성능지표들과 비교 분석한다. 성능 평가결과 KoBERT 의 정확도가 다른 분류군의 정확도보다 평균 31.4% 높은 성능을 보였고, 이 외의 지표에서도 비교적 높은 성능을 기록했다.