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학술저널
저자정보
김철민 (군산대학교) 정현준 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제1호(JKIIT, Vol.22, No.1)
발행연도
2024.1
수록면
61 - 69 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.1.61

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머신러닝에 중요한 데이터 셋의 구성과 품질을 올리는 기술인 데이터 증강은 적은 양의 데이터를 바탕으로 다양한 알고리즘을 통해 데이터의 양을 늘리는 기술이다. 본 연구에서는 대규모 언어 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)를 활용한 데이터 증강으로 감정 분석 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제안하고 평가한다. 데이터 셋의 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 가중치를 적용한 로직을 사용하였고, 생성된 데이터의 품질 및 다양성에 대한 한계를 극복하기 위해 프롬프트 엔지니어링을 적용했다. 실험결과, 제안한 방법은 데이터의 품질을 유지하면서 다양성을 높이고, 클래스 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있어 KoBERT 모델을 이용해 GPT를 활용한 데이터 증강이 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
#GPT #data augmentation #large-scale language model #prompt engineering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. GPT기반 감정 데이터 증강 방법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
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