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프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되고, 인공지능 알고리즘 및 리뷰데이터를 저장하는 메모리;를 포함하며,상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한,레이블된 학습데이터를 미리 설정된 임베딩(embedding) 방법으로 임베딩하고, 상기 임베딩 결과를 미리 설정된 제1 레이어로 입력한 결과 및 상기 임베딩 결과를 미리 설정된 제2 레이어로 입력한 결과를 이용하여 상기 인공지능 알고리즘을 학습시키고, 학습된 상기 인공지능 알고리즘을 이용하여 상기 리뷰데이터를 미리 설정된 차원에 따라 분류하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 리뷰 분석 장치
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제1항에 있어서,상기 레이블된 학습데이터는 복수의 전처리데이터를 포함하고,상기 전처리데이터는 텍스트정보, 차원정보 및 품질정보를 포함하며,상기 차원정보는 미리 설정된 n개의 품질 관련 항목 중 어느 하나인, 리뷰 분석 장치
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제1항에 있어서,상기 임베딩 방법은, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)이고,상기 임베딩 결과는,상기 BERT의 인코딩 출력에 포함된 복수의 출력 정보에 상응하는, 리뷰 분석 장치
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제3항에 있어서,상기 메모리는,상기 복수의 출력 정보 중 CLS 토큰에 대한 인코딩 출력 정보를 상기 제1 레이어에 입력하여 제1 처리정보를 생성하는 프로그램 명령어들을 저장하되,상기 제1`레이어는 선형 레이어에 상응하는, 리뷰 분석 장치
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제4항에 있어서,상기 메모리는,상기 제1 처리정보를 미리 설정된 제1 함수로 디코딩하여 제1-1 처리정보를 생성하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 리뷰 분석 장치
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제5항에 있어서,상기 제1 함수는 소프트맥스(SOFTMAX) 함수에 상응하는, 리뷰 분석 장치
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제5항에 있어서,상기 메모리는,상기 제1-1 처리정보를 미리 설정된 제1 손실함수(Loss function)에 입력하여 제1 손실값 생성하고, 상기 제1 손실값을 이용하여 상기 인공지능 알고리즘을 학습시키는 프로그램 명령어들을 저장하는, 리뷰 분석 장치
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제7항에 있어서,상기 메모리는,상기 복수의 출력 정보 전부를 상기 제2 레이어에 입력하여 제2 처리정보를 생성하는 프로그램 명령어들을 저장하되,상기 제2`레이어는 CNN 알고리즘에 상응하는, 리뷰 분석 장치
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제8항에 있어서,상기 메모리는,상기 제2 처리정보를 미리 설정된 제2 함수로 디코딩하여 제2-1 처리정보를 생성하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 리뷰 분석 장치
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제9항에 있어서,상기 제2 함수는 소프트맥스(SOFTMAX) 함수에 상응하는, 리뷰 분석 장치
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제9항에 있어서,상기 메모리는,상기 제2-1 처리정보를 미리 설정된 제2 손실함수(Loss function)에 입력하여 제2 손실값 생성하고, 상기 제1 손실값 및 상기 제2 손실값을 이용하여 상기 인공지능 알고리즘을 학습시키는 프로그램 명령어들을 저장하는, 리뷰 분석 장치
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제11항에 있어서,상기 메모리는, 상기 제1 손실값 및 상기 제2 손실값을 합산한 값이 최소값이 되도록 상기 인공지능 알고리즘을 학습시키는 프로그램 명령어들을 저장하는, 리뷰 분석 장치
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제12항에 있어서,상기 메모리는, 상기 복수의 출력 정보 중 텍스트정보에 상응하는 인코딩 출력 정보를 상기 제1 레이어에 입력하여 제3 처리정보를 생성하는 프로그램 명령어들을 저장하되,상기 제1 레이어는 선형 레이어에 상응하는, 리뷰 분석 장치
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제13항에 있어서,상기 메모리는,상기 제3 처리정보를 미리 설정된 제3 함수로 디코딩하여 제3-1 처리정보를 생성하는 프로그램 명령어들을 저장하는, 리뷰 분석 장치
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제14항에 있어서,상기 제3 함수는 CRF(Conditional Random Fields) 또는 소프트맥스(SOFTMAX) 함수 중 어느 하나에 상응하는, 리뷰 분석 장치
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제14항에 있어서,상기 메모리는,상기 제3-1 처리정보를 미리 설정된 제3 손실함수(Loss function)에 입력하여 제3 손실값 생성하고, 상기 제3 손실값을 이용하여 상기 인공지능 알고리즘을 학습시키는 프로그램 명령어들을 저장하는, 리뷰 분석 장치
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