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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최지희 (성균관대학교) 오하영 (서울대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제10호
발행연도
2023.10
수록면
1,191 - 1,200 (10page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.10.1191

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최근 메디컬 분야에서의 인공지능 활용도가 높아지면서, 우울장애와 같은 정신건강 분야에서도 관련 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나, 영어 이외의 언어에 대한 데이터셋 또는 연구모델이 부족함에 따라, 기존 연구들은 대부분 영어를 기반으로 이루어졌다. 특히, 우울장애는 복잡한 심리 상태를 반영하기 때문에, 한국어 기반 모델을 만드는데 영어 데이터를 단순 번역하여 활용하거나 영어 기반의 모델을 바로 활용하기에는 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 한국어 기반 우울장애 및 세부 증상 탐지 작업에 있어서, 기존의 여러 증강 기법의 효과를 비교하고자 한다. 소규모 데이터셋과 대규모 데이터셋, 이진 분류일때와 멀티 라벨링일 때처럼 다양한 시나리오에 및 작업에서의 증강 기법별 효과성을 비교하여, 데이터 증강이 가져올 수 있는 성능 향상에서의 효과성을 알아보고자 한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 개념
Ⅲ. 텍스트 증강 기법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

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