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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전지현 (NICE평가정보) 정윤서 (고려대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제37권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
599 - 613 (15page)

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데이터 증강은 학습데이터의 변형을 통해 데이터의 크기 및 다양성을 늘리는 방법으로 과적합 규제화 수단으로 사용되고 있다. 활발한 연구가 이루어지고 있는 컴퓨터비전 영역과 달리 자연어처리 영영에서의 데이터 증강 관련 연구는 다소 제한적인 상황이다. 특히 한국어 데이터 관련 연구는 극히 적다. 본 논문에서는 소규모의 한국어 텍스트 데이터 분류 분석 성능 향상을 위한 증강 방법론을 제안한다. 1) 맞춤법 교정을 통한 데이터 증강(DA-SC), 2) 형태소 분석 기반의 쉬운 데이터 증강(EDA-POS), 3) 조건부 마스킹 언어모형 기반의 데이터 증강(DA-cMLM)의 총 세 가지 방안을 제안한다. 실제 데이터 분석을 통해 본 논문에서 제안하는 증강 방법의 적용을 통해 분류 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
#data augmentation #Korean text classification #masked language modeling #BERT #데이터 증강 #자연어처리 #한국어 분류

목차

Abstract
1. 서론
2. 영어 텍스트 데이터 증강 방법론 리뷰
3. 한국어 증강 방법론
4. 실제 데이터 분석
5. 결론 및 향후 과제
References
요약

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