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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 544 - 548 (5page)
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본 논문은 소비자 입장에서의 법률 약관조항의 유리성을 판단하는 예측 모델을 구축하기 위해 서포트 벡터 머신(SVM), 랜덤 포레스트(RF), 익스트림 그레디언트 부스팅(XGBost), 게이트 순환 유닛(GRU), 양방향 장단기 메모리(Bi-LSTM), BERT 등 다양한 기계 학습과 딥러닝 모델을 학습하였다. 이를 통해 각 모델의 특징과 장단점을 분석하고, 최적의 모델을 도출하기 위해 정확도 비교를 진행하였다. 심층적인 실험을 통해 BERT와 익스트림 그레디언트 부스팅 모델이 다른 모델에 비해 상대적으로 높은 정확도를 나타냈다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기계 학습 알고리즘
Ⅲ. 딥러닝 알고리즘
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 계획
참고문헌
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