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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 435 - 439 (5page)
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최근 AIHUB에서 에세이 글 평가 데이터가 공개되었으며, 현재 한국어 에세이 자동 평가 시스템에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 한국어 에세이 점수 예측을 위한 새로운 방법과 최적의 인공지능 모델을 탐구하기 위해 BERT 기반의 여러 모델을 구현하고 다양한 평가 지표로 성능을 비교한다. 실험결과, Longformer 모델이 가장 우수한 성능을 보였고, 그 뒤를 이어 BERT, ELECTRA, KoBERT, DeBERTa, RoBERTa 순으로 성능이 우수했다. 향후 연구로, 가장 우수한 Longformer 모델로 한국어 에세이 자동 평가 시스템을 구축하고자 한다. 본 논문에서는 실험 결과에 대한 자세한 내용을 논의한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. BERT 기반 모델
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
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