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저자정보
유대곤 (군산대학교) 한상우 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
475 - 478 (4page)

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대조 학습은 의미가 유사한 벡터에서 추출한 양성 샘플과 의미가 다른 벡터에서 추출한 음성 샘플을 기반으로 손실을 줄여 학습한다. 최근 대조 학습이 자연어처리 분야에서 보다 좋은 품질의 벡터를 생성하기 위한 방법으로 널리 사용되고 있다. 특히 비지도 학습에 사용되며 레이블이 지정되지 않은 데이터에서도 지도 학습모델을 능가한다. 이 외에도 대조 학습은 단일 문장 분류, 문장 임베딩 문제의 성능을 향상시키는 등 사전 학습 시 다양하게 활용된다.
#contrastive learning #natural language processing #unsupervised learning #pre-training

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비지도 대조 학습의 활용 사례
Ⅲ. 사전 학습에서의 대조 학습의 활용
Ⅳ. 결론
참고문헌

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