요즘 AI(인공지능)수업을 듣고 있습니다.
이 과목의 Term Project가 "문서를 긍정/부정으로 분류하는 문서분류기"를 만드는 건데요..

간단히 동작방식을 설명하면..
어떤 문서를 입력하면.. 이 문서의 형태소를 분석합니다.

그렇게 특정 단어를 뽑아내서..
[몇가지 알고리즘]을 적용해서 문서가 긍정문서인지, 부정문서인지를 판별해냅니다.

특히 문제가 인공지능이 포함되어야 하기때문에..
살짝 학습을 해서 판별합니다.

뭐.. 긍정과 부정의 감정을 직접 학습하는건 아니고..
이전에 입력된 분류 문서의 양이 많으면 많을수록.. 그 문서와의 비교를 통해서..
점점 높은 신뢰도를 가지게 됩니다..

어떤 문서가 긍정인가, 부정인가를 판별하는 위에서 말한 [알고리즘]은..
몇가지가 있는데.. [긍정/부정]의 뜻을 가진 단어의 등장횟수와..
단어 자체에 가중치를 부여하는 것도 있고..
확률에 의한 방법도 있습니다..


그런데 이제 시작 단계인데 벌써 문제가 생겼습니다 ^^!!

알고리즘은 근처에도 가지 않았는데... ㅋㅋ
일단 문서를 사람이 읽어서 부정인지, 긍정문서인지 판단하는게
아주 모호하다는 것을 알게된 것이죠.. ^^!!
일단 시작을 하려면, 컴퓨터한테 과제를 주기 전에..
사람이 먼저 문서의 의미를 판단할 수 있어야 하니까요..
사람한테 분류가 안되는걸 컴퓨터한테 시킬수도 없는 노릇이고..
결과가 정확한지도 알려면, 사람이 먼저 분류를 해야하니까요~ ㅋㅋ


자.. 예를 하나 봅시다..

누군가 휴대폰에 대해서 리뷰를 썼습니다..
뭐.. 좋은 기능을 나열하고.. 이 제품은 이러이러한 기능이 좋다는 말을.. 열번정도 하고..
하지만 단 한가지 어떤 기능은 조금 아쉽다라고 썼습니다.

이건 부정일까요? 긍정일까요??

예~ 그건 긍정문서겠죠.. ^^!!
이런 경우는 판단하기가 조금 쉬운데요..


다른 경우를 하나 더 봅시다..

이번엔 토론방에 올라온 글입니다. 주제는 대통령 탄핵이네요..
탄핵에 대해서 찬성하는 글을 씁니다.
한나라당의 탄핵안을 찬성하고, 민주주의의 발전이 있을것이다 라고 했다면..

이 문서는 긍정문서입니까? 부정문서입니까?

정치적인 견해로 한나라당의 탄핵안에 반대한 저로써는..
저문서는 부정적인 의미를 가지고 있지만..
나오는 단어로 분석하면 분명 긍정적인 문서가 되어버립니다..


그런데.. 위의 탄핵에 대해서 다른 문서가 있다고 하고..
이 문서에는 열린우리당은 나쁘다, 문제가 있다. 노무현 대통령은 나쁜사람이다..
라고 적혀있으면.. 내용으로는 분명 부정문서인데..
그럼.. 위의 내용과는 일치하게 되어버립니다.
서로 같은 내용이지만, 다른 문서..


이래서 인공지능이 발전하기 어려운것일까요??
머리가 너무 복잡해집니다.
여러분은 어떠신가요?