메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
유승욱 (중앙대학교) 최주환 (중앙대학교) 서희재 (중앙대학교) 진교훈 (중앙대학교) 김영빈 (중앙대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
242 - 246 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 자연어 데이터를 더욱 효율적으로 활용하기 위해 다양한 텍스트 증강 기법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 온라인 상의 댓글 등에서 나타나는 오탈자에 초점을 맞추어 한국어 고의 오탈자를 활용한 텍스트 데이터 증강 기법을 제안한다. 다른 언어와는 달리 한 글자 내에서 다양한 오탈자가 발생할 수 있는 한국어의 특징을 활용해 고의 오탈자를 활용한 텍스트 증강 규칙을 규정하였다. 본 논문에서 제안하는 기법을 통해 증강한 문장은 포함된 오탈자가 늘어남에 따라 기존 문장과의 코사인 유사도 차이가 커짐을 확인하였다. 제안한 방식으로 실험 결과 NSMC, Korean Hate Speech 데이터셋에서 평균 1.1%의 성능 향상을 이룰 수 있었으며, 기존에 제안된 방법과 비교했을 때 더욱 효율적임을 알 수 있었다.
#딥러닝 #자연어처리 #데이터 증강

목차

요약문
1. 서론
2. 고의 오탈자를 활용한 문장 생성 기법
3. 실험 설계
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

한국어 어휘의미망을 활용한 동의어 기반 거대 언어 모델을 위한 질적 데이터 증강 기법
김혜린 ,  조상현 ,  이정훈 외 2명 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2023 .10
사전학습 언어모델 기반의 한국어 질문-답변 데이터 증강 방법
조우진 ,  이혁준 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2021 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0