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제품이나 사건에 대한 인간의 감정을 분석하는 것을 감정 분석이라고 합니다. 사람들이 자신의 감정을 자유롭게 표현하는 수많은 플랫폼이 있는 현재, 감정 기반 데이터가 과잉으로 존재하고 있습니다. 이 데이터를 수집하고 유용한 정보를 얻는 것은 도전이 되었습니다. 감정 분석은 다양한 정교한 기계 학습 및 딥러닝 기술이 사용되기 이전에도 중요한 분야가 되었습니다. 회사는 소셜 미디어, 제품 리뷰, 고객 지원 상호작용을 분석함으로써 새로운 트렌드에 신속하게 대응하고, 브랜드 평판을 관리하며, 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 이 문서는 아마존에서 제품에 대한 사람들의 감정을 분석하기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 이 연구는 매우 기본적인 기계 모델인 VADER(Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)를 먼저 사용한 후, RoBERTa(강력하게 최적화된 양방향 인코더 표현을 위한 변환기 접근법)이라는 더 정교한 딥러닝 접근 방식을 사용합니다.
Hasan 외 (Mon,)은 이 문제를 연구하였습니다.
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