반지도 학습 기반 단어 단위 감정 임베딩과 LSTM 모델을 이용한 대화 내에서 발화의 감정 분류 방법

Abstract

본 발명의 실시 형태에 따른 반지도 학습 기반 단어 단위 감정 임베딩과 LSTM 모델을 이용하여 대화 내에서 발화의 감정 분류를 하는 방법은 학습을 위해 단어마다 해당되는 기본 감정이 태깅되어 있는 단어 감정 사전을 참조하여, 입력되는 대화 데이터의 발화 내에 있는 단어마다 감정을 태깅해주는 단어 단위 감정 임베딩 단계; 상기 입력된 발화의 감정값을 추출하는 단계; 그리고 추출된 발화의 감정값을 장단기 기억 모델(LSTM model)의 입력 값으로 사용하여, 상기 LSTM 모델에 기반하여 상기 메신저 클라이언트에서 이루어지고 있는 대화 내 감정의 변화를 고려하여 발화의 감정을 분류하는 단계를 포함한다. 본 발명은 자연어로 이루어지는 대화 내에서 감정의 변화를 인지하여 적절한 감정을 분류해줄 수 있다.