Team B타민 - 2nd Meeting Summary

2차 미팅까지 감정분석 모델을 개별적으로 간단하게 구현해보기로 해서, 각자 연구한 결과를 리뷰하는 시간을 갖게 되었습니다. 연구원들 마다 감정분석 모델에 접근하는 방식이 다양하였고, 서로의 아이디어가 도움이 되는 자리였습니다.

- 허형완 / 랩장 :

ISEAR데이터(문장별 감정들이 레이블된 데이터)를 가공하여 한글로 된 데이터셋 구성 및 형태소 분석, Keras를 이용한 NN을 통하여 결과를 도출하는 모델을 구현하였습니다.

- 박경하 / 연구원 :

Tensorflow를 이용하여 단어의 토큰화 및 word2vec을 통한 자연어 처리 및 학습, 결과를 Visualization(데이터 시각화)하는 모델을 구현하였습니다.

- 임동조 / 연구원 :

인공지능과 머신러닝의 차이를 이해 및 TensorFlow의 활용법을 연구하였습니다.

TensorFlow의 기능 및 사용법을 공유하였으며, 선형회귀 모델을 구현하였습니다.

연구 한 결과들을 취합하여 감정분석 학습을 하기위한 데이터 및 자연어 처리부, 학습모델을 선정하였습니다. 또한 현재 모델의 문제점과 앞으로의 개선방향에 대한 계획도 논의했습니다.

1. 기존 모델의 Data set 크기와 NN, CNN, RNN별 정확도를 확인하여 더 나은 성능을 체크

2. 각 감정 (Anger, Disgust, Fear, Guilt, Joy, Sadness, Shame)별로 긍부정 모델을 생성하여 감정별 비중이 얼마나 되는지 측정