기능설명
특징
한국어에 최적화된 감정 분석 기술 서비스
블로그, 댓글, SNS 등 한글로 작성된 글 속에 표현된 감정을 분석해 주는 API입니다.
Base BERT 모델 대비 4배 이상 빠른 처리 속도
빅데이터와 형태소 분석기를 활용하여 한국어에 최적화된 방식으로 pre-training을 수행합니다. 특히 모델 사이즈를 줄인 Shallow BERT를 적용하여 Base BERT 모델 대비 4배 이상 빠른 속도를 제공합니다.
핵심 표현 하이라이팅 기능
BERT의 Attention 정보를 활용하여 감정을 긍정, 부정, 중립으로 분석하고 감정을 판단하는데 핵심이 된 주요 표현 부분을 추출하여 제공하고 있습니다.
다양한 분야에 범용적으로 활용
쇼핑, 호텔, 맛집, 뉴스, SNS 등 다양한 분야에 범용적으로 활용할 수 있고 소규모 데이터 만으로도 새로운 분야에 확장할 수 있도록 설계하였습니다.
활용 가능 영역
활용 사례
감정 분석 모델은 방대한 데이터와 그동안 축적한 언어 처리 기술을 집약시킨 결과물입니다. 블로그, 댓글, SNS 등 문자로 작성된 문서라면 모두 적용할 수 있어 활용할 수 있는 분야와 용도가 무궁무진합니다.
- 쇼핑: 실 구매자들이 중요하게 여기는 제품의 특성과 그에 대한 사용자 평가를 손쉽게 확인할 수 있습니다.
- 비즈니스: 자사 제품에 대한 사용자 반응을 수월하게 확인하고 분석할 수 있습니다.
상세기능
지원 기능
제공 서비스
입력된 텍스트를 RESTful API 방식으로 전달하면 서버에서 인식해 mp3 포맷의 스트리밍 데이터나 파일로 리턴해주는 API입니다.
항목
내용
리턴 형태
JSON 형태로 감정 분석된 결과를 전달(긍정/부정/중립)
지원 언어
한국어, 일본어
API 제공
API 이용
비로그인 오픈 API이므로, POST로 호출할 때 HTTP Header에 애플리케이션 등록 시 발급받은 Token 값을 같이 전송해 주시면 서비스 이용이 가능합니다.
