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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 276 - 283 (8page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.3.276
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본 연구에서는 딥러닝 기술 중 하나인 전이 학습 모델 BERT를 활용하여 발화 의도를 분류하고, 그 성능을 평가하고자 한다. 또한, 이 연구는 발화 의도 분류에 더해 지식 베이스의 열과 카테고리 열을 SEP 토큰을 사용하여 추가 연결함으로써, 모델에 포함된 정보의 양을 증가시켜 성능 향상을 도모하는 방법을 제안한다. 실험에 사용된 데이터는 AI허브에서 제공하는 한국어 대화 세트 중 음식점, 의류, 학원, 소매점, 생활서비스, 카페, 숙박업, 관광여가오락, 부동산 등 아홉 개 도메인의 파일을 활용하였다. 각 도메인별로 200개의 발화 데이터를 추출하여 총 13400개의 데이터를 구축하고, 이 중 67개의 라벨을 포함하였다. 발화 의도만을 사용하여 분류했을 때, 성능은 67%였으나, 지식 베이스의 열과 카테고리 열들이 포함되면서 정확도가 83%로 상승함을 확인할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 한국어 자연어 처리를 위한 BERT 기반 접근법의 연구 동향
Ⅲ. 지식 베이스와 카테고리를 통한 발화 의도 이해
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
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