온라인 커뮤니티 안에서 다른 사용자들의 글에 반응할 수 있는 딥러닝 연구를 2017년부터 진행해 왔으나, 한국어의 조사와 같은 특성으로 인한 단어처리의 어려움과 RNN 모델의 특성으로 인한 GPU 사용률 저조 문제로 인해 적은 양의 데이터로 학습을 제한해야 했다. 하지만 최근 자연어 처리 분야의 급격한 발전으로 이전보다 뛰어난 모델들이 등장함에 따라 본 연구에서는 이러한 발전된 모델을 적용해 더 나은 학습 결과를 생성해 내는 것을 목표로 한다. 이를 위해 셀프-어텐션 개념이 적용된 트랜스포머모델을 도입했고 여기에 한국어 형태소 분석기 MeCab을 적용해 단어처리의 어려움을 완화했다.
온라인 커뮤니티 안에서 다른 사용자들의 글에 반응할 수 있는 딥러닝 연구를 2017년부터 진행해 왔으나, 한국어의 조사와 같은 특성으로 인한 단어처리의 어려움과 RNN 모델의 특성으로 인한 GPU 사용률 저조 문제로 인해 적은 양의 데이터로 학습을 제한해야 했다.
자연어 처리 분야의 급격한 발전으로 이전보다 뛰어난 모델들이 등장함에 따라 본 연구에서는 이러한 발전된 모델을 적용해 더 나은 학습 결과를 생성해 내는 것을 목표로 한다.