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오류신고를 진행 하실 데이터 정보를 담은 표입니다. 제목(Main) 여론 분석 AI 모델 (2022년 경진대회 우수상) 제목(Sub) 저자 배승예; 제공처 KISTI 기계학습 데이터 공유 활용 서비스 리포지터리 한국과학기술정보연구원
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2023
국내
공개
CC-BY-NC
Korean
여론 분석 AI 모델 (2022년 경진대회 우수상)
배승예;
데이터 개요 : * 다양한 매체 속 대중의 의견을 반영하는 여론 분석 시스템의 부재
* 현재 이용되는 많은 여론 지표들이 효율성 및 신뢰성이 떨어짐
* 뉴스 뿐만 아니라 온라인 상에 나타난 국민들의 의견을 분석할 수 있는 모델 필요
* 뉴스 생산자의 정치적 성향에서 벗어나 왜곡없이 국민들의 의견을 수렴할 필요성 존재
* 온라인상의 정제되지 않은 표현들까지도 정확하게 분석할 수 있는 모델이 필요
본 모델은 다음 두 개의 모델로 구성
* Summarization model : 뉴스 본문에 대한 추출 요약문 3줄 생성
* 일부 코드는 [KorBertSum](https://github.com/raqoon886/KorBertSum) 활용
* Sentiment analysis model : 뉴스 제목 및 본문에 대해 5가지 여론 중 하나로 분류
* 일부 코드는 [KoGPT2](https://github.com/SKT-AI/KoGPT2) 활용
* 경진대회 발표영상
※ 이 모델을 개발한 AIM HIGH팀은 2022 과학기술・공공 AI 데이터 분석활용 경진대회에서 뉴스와 소셜데이터 기반 이슈 분석 및 시각화(국회도서관)에 참여하여 우수상(과학기술정보통신부 장관상)을 수상했습니다.
데이터 설명 : 뉴스 본문에 대해 요약문을 생성하고 뉴스 제목과 본문을 5가지 여론 중 하나로 분류
* 현재 이용되는 많은 여론 지표들이 효율성 및 신뢰성이 떨어짐
* 뉴스 뿐만 아니라 온라인 상에 나타난 국민들의 의견을 분석할 수 있는 모델 필요
* 뉴스 생산자의 정치적 성향에서 벗어나 왜곡없이 국민들의 의견을 수렴할 필요성 존재
* 온라인상의 정제되지 않은 표현들까지도 정확하게 분석할 수 있는 모델이 필요
본 모델은 다음 두 개의 모델로 구성
* Summarization model : 뉴스 본문에 대한 추출 요약문 3줄 생성
* 일부 코드는 [KorBertSum](https://github.com/raqoon886/KorBertSum) 활용
* Sentiment analysis model : 뉴스 제목 및 본문에 대해 5가지 여론 중 하나로 분류
* 일부 코드는 [KoGPT2](https://github.com/SKT-AI/KoGPT2) 활용
* 경진대회 발표영상
※ 이 모델을 개발한 AIM HIGH팀은 2022 과학기술・공공 AI 데이터 분석활용 경진대회에서 뉴스와 소셜데이터 기반 이슈 분석 및 시각화(국회도서관)에 참여하여 우수상(과학기술정보통신부 장관상)을 수상했습니다.
데이터 설명 : 뉴스 본문에 대해 요약문을 생성하고 뉴스 제목과 본문을 5가지 여론 중 하나로 분류
데이터 생성 이력정보
특성 정보
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