연구동향
EIRIC 특집세미나
컴퓨터 통신 AI
KHAN: Knowledge-Aware Hierarchical Attention Networks for Accurate Political Stance Prediction
  • 일시2023년 9월 19일 (화) 오전 11시
  • 연사고윤용 Postdoctoral ResearcherUniversity of Illinois Urbana-Champaign
  • 약력 PDF
개최완료
세미나 개요

뉴스 기사의 정치적 입장 예측은 심각한 사회적 문제를 야기할 수 있는 반향실 (echo chamber) 효과를 완화하기 위해 널리 연구되어오고 있습니다. 반향실 효과란, 사람들이 자신이 가지고 있는 생각에 빠져 그 생각이 점점 강해지고 다른 의견을 받아들이지 못하는 현상을 의미합니다. 기존의 뉴스 기사의 입장 예측 연구는 (1) 뉴스 기사의 정치적 입장을 반영할 수 있는 정치적 요소를 파악하고 (2) 이러한 요소들을 효과적으로 포착하는 기술을 개발하는 것을 목표로 했습니다. 해당 연구들이 종종 좋은 성능을 보였지만, 그들이 선별한 요소들이 뉴스 기사의 입장 예측에서 왜, 얼마나 효과적인지에 대해서는 충분히 분석되지 못했습니다. 이러한 동기로부터, 본 연구는 유저 스터디를 통해 실제 사용자들이 뉴스 기사의 정치적 입장을 판단하는데 어떤 요소들을 고려하는지 파악하고, 파악한 요소들을 정확하게 포착하기 위한 새로운 딥 뉴럴 네트워크 (KHAN)을 제안합니다. 본 연구에서 제안하는 뉴스 기사의 입장 예측 모델인 KHAN은 2개의 주요 컴포넌트로 구성됩니다: (1) 뉴스 기사에 등장하는 단어와 문장들 간의 관계를 세 단계로 파악하기 위한 계층적 네트워크 (hierarchical attention network), (2) 각 단어들을 정확하게 이해하기 위해 필요한 외부 지식을 주입하는 지식 인코딩 (knowledge encoding). 우리는 실세계 데이터셋을 기반으로 한 광범위한 평가를 통해, 제안하는 KHAN 모델의 (1) 뉴스 기사의 입장 예측의 정확성, (2) 효율성, 및 (3) 각 컴포넌트의 실효성을 검증했습니다.

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