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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 2,780 - 2,784 (5page)
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Recently, the natural language processing field has emerged by showing excellent performance in various subfields through the introduction of deep learning methods. This deep learning method learns through a large amount of data, and model performance is affected by the quantity and quality of the given data. However, hiring people to collect and classify data to improve a model’s performance is time consuming and expensive. Accordingly, various methods have been proposed to increase the performance of deep learning models by augmenting data, even when the data are insufficient.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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