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텍스트에 대한 감성 분석을 수행하는 텍스트 감성 분석 장치에 있어서,복수의 단어를 포함하는 적어도 하나 이상의 문장들로 구성되는 텍스트를 입력받고, 상기 적어도 하나 이상의 문장의 문맥에 기초하여 상기 단어에 대한 임베딩 값을 산출하는 임베딩 계층 및 상기 산출된 임베딩 값을 입력받고, 상기 텍스트에 대한 감성 정보를 출력하는 적어도 하나의 완전 연결 계층을 포함하는 감성 분석 모델을 구축하는 구축부; 및상기 구축된 감성 분석 모델을 이용하여 실시간으로 입력되는 텍스트에 대한 감성 정보를 분석하는 분석부를 포함하되,상기 임베딩 계층은 복수의 문장의 문맥에 기초하여 단어에 대한 임베딩 값을 산출하도록 사전 학습된 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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제 1 항에 있어서,상기 구축부는 상기 적어도 하나의 완전 연결 계층이 상기 텍스트에 대한 감성 정보를 출력하도록 상기 적어도 하나의 완전 연결 계층만을 학습시키는 학습부를 포함하는 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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제 1 항에 있어서,상기 임베딩 계층은 상기 임베딩 값을 산출하고자 하는 상기 단어를 포함하는 상기 문장과, 상기 문장의 앞뒤 중 적어도 하나에 위치하는 문장간의 접속사에 기초하여 상기 문장의 문맥을 판단하도록 사전 학습된 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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제 1 항에 있어서,상기 임베딩 계층은 상기 문장 중, 상기 임베딩 값을 산출하고자 하는 상기 단어와, 상기 단어의 앞뒤 중 적어도 하나에 위치하는 단어에 기초하여 상기 문장의 문맥을 판단하도록 사전 학습된 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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제 1 항에 있어서,상기 임베딩 계층은 계수 벡터화(Count vectorization) 및 용어빈도-역문서빈도(Term frequency-inverse document frequency) 중 어느 하나를 이용하여 상기 단어를 수치화한 값인 상기 임베딩 값을 산출하는 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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제 1 항에 있어서,상기 임베딩 계층은 트랜스포머 기반의 4개의 은닉층으로 이루어진 적어도 하나 이상의 은닉 계층을 포함하는 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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제 6 항에 있어서,상기 은닉층은 상기 복수의 단어를 입력받는 입력부;상기 복수의 단어 간의 가중치를 학습하는 가중치 할당부; 및상기 가중치가 학습된 복수의 단어를 1차 표준화 처리하는 제 1 표준화 처리부; 및상기 표준화 처리된 복수의 단어에 대한 단어 값을 전달하는 피드 포워드부를 포함하는 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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제 7 항에 있어서,상기 가중치 할당부는 상기 복수의 단어 간의 가중치를 학습하여 상기 복수의 단어간의 순서 정보를 생성하고,상기 입력부는 상기 복수의 단어 간의 순서 정보를 추가로 입력받는 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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제 7 항에 있어서,상기 은닉층은 상기 피드 포워드부를 통해 전달된 상기 1차 표준화 처리된 단어 값을 2차 표준화 처리하는 제 2 표준화 처리부를 더 포함하고,상기 피드 포워드부는 상기 1차 표준화 처리된 단어 값에 기초하여 상기 제 2 표준화 처리부의 상기 2차 표준화 처리를 제어하는 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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제 6 항에 있어서,상기 은닉 계층은 4개의 상기 은닉층을 이용하여 입력되는 복수의 텍스트를 병렬 처리하는 것인, 텍스트 감성 분석 장치
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텍스트 감성 분석 장치에 의해 수행되는 텍스트에 대한 감성 분석을 수행하는 텍스트 감성 분석 방법에 있어서,감성 분석 모델을 구축하는 단계; 및상기 구축된 감성 분석 모델을 이용하여 실시간으로 입력되는 텍스트에 대한 감성 정보를 분석하는 단계를 포함하되,상기 감성 분석 모델을 구축하는 단계는,복수의 단어를 포함하는 적어도 하나 이상의 문장들로 구성되는 텍스트를 입력받고, 상기 적어도 하나 이상의 문장의 문맥에 기초하여 상기 단어에 대한 임베딩 값을 산출하는 단계; 및상기 산출된 임베딩 값을 입력받고, 상기 텍스트에 대한 감성 정보를 출력하는 단계를 포함하고,상기 단어에 대한 임베딩 값의 산출은 복수의 문장의 문맥에 기초하여 단어에 대한 임베딩 값을 산출하도록 한 사전 학습에 기초한 것인, 텍스트 감성 분석 방법
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제 11 항에 있어서,상기 구축하는 단계는 적어도 하나의 완전 연결 계층이 상기 텍스트에 대한 감성 정보를 출력하도록 상기 적어도 하나의 완전 연결 계층만을 학습시키는 단계를 포함하는 것인, 텍스트 감성 분석 방법
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제 11 항에 있어서,상기 단어에 대한 임베딩 값의 산출은 상기 임베딩 값을 산출하고자 하는 상기 단어를 포함하는 상기 문장과, 상기 문장의 앞뒤 중 적어도 하나에 위치하는 문장 간의 접속사 또는 상기 임베딩 값을 산출하고자 하는 상기 단어와, 상기 단어의 앞뒤 중 적어도 하나에 위치하는 단어에 기초하여 상기 문장의 문맥을 판단하도록 한 사전 학습에 기초한 것인, 텍스트 감성 분석 방법
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제 11 항에 있어서,상기 단어에 대한 임베딩 값을 산출하는 단계는 트랜스포머 기반의 4개의 은닉층으로 이루어진 적어도 하나 이상의 은닉 계층을 이용하여 상기 단어에 대한 임베딩 값을 산출하는 단계를 포함하되,상기 은닉층은 상기 텍스트로부터 복수의 단어를 입력받고, 상기 복수의 단어 간의 순서 정보를 추가로 입력받고, 상기 복수의 단어 간의 가중치를 학습하고, 상기 복수의 단어 간의 순서 정보를 생성하고, 상기 가중치가 학습된 복수의 단어를 1차 표준화 처리하고,상기 표준화 처리된 복수의 단어에 대한 단어 값을 전달하고,상기 1차 표준화 처리된 단어 값을 2차 표준화 처리하는 것인, 텍스트 감성 분석 방법
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