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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,330 - 1,335 (6page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.11.1330
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본 연구는 외국인 유학생이 작성하는 공적인 글에서의 언어적 장벽을 해결하기 위해, 딥러닝 기반의 텍스트 스타일 변환 및 유사 어휘 추천 모델을 제안한다. KoBART 모델을 활용하여 비격식체와 번역체 문장을 격식체로 변환하고, RoBERTa 모델을 사용하여 유사 어휘를 추천하는 시스템을 개발하였다. KoBART 모델은 ‘korean SmileStyle’ 데이터셋을 기반으로 fine-tuning 되어, 문장의 문체를 격식체로 변환하는 성능을 극대화하였다. 유사어휘 추천 모델은 문장에서 핵심 단어를 마스킹한 후 Daum 사전과 RoBERTa 모델을 활용하여 적합한 대체 단어를 추천한다. 본 연구는 외국인 유학생들이 공적인 글을 작성할 때, 격식 있는 문체와 적절한 어휘 선택을 돕는 실질적인 해결책을 제공함을 보여준다. 향후, 메일의 주제와 수신자를 입력하면 그에 맞는 격식체 메일을 자동으로 작성해 주는 시스템으로 확장하여, 사용자들이 더 효율적으로 공적인 커뮤니케이션을 할 수 있도록 지원할 계획이다. 나아가 이 시스템은 다양한 상황에서의 공적인 글 작성 지원 도구로써 활용 가능성이 크다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터셋
Ⅳ. 시스템
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Korean Educational Development Institute (KEDI), 2023 Status of foreign students in higher education institutions in Korea [Internet]. Available: https://www.moe.go.kr/boardCnts/viewRenew.do?boardID=350&boardSeq=97337&lev=0&searchType=null&statusYN=W&page=1&s=moe&m=0309&opType=N.
J. S. Bae, C. K. Lee, H. J. Noh, and J. I. Hwang, “Unpaired Korean text style transfer with masked language model,” in Proceedings of the Annual Conference on Human and Language Technology, Online, pp. 391-395, 2021.
K. M. Kim, S. H. Im, G. B. Kim, and H. S. Oh, “Text style transfer study for article-broadcast style,” Journal of Digital Contents Society, vol. 24, no. 2, pp. 267-272, Feb. 2023. DOI: 10.9728/dcs.2023.24.2.267.
D. S. Park and J. W. Cha, “Text style transfer of non-parallel data using transformer and discriminator,” in Proceeding of the Annual Conference on Human and Language Technology, Online, pp. 64-68, 2020.
M. Lewis, Y. Liu, N. Goyal, M. Ghazvininejad, A. Mohamed, O. Levy, V. Stoyanov, and L. Zettlemoyer, “BART: denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension,” arXiv preprint arXiv:1910.13461, Oct. 2019. DOI: 10.48550/arXiv.1910.13461.
J. S. Bae, C. K. Lee, H. J. Noh, and J. I. Hwang, “Unpaired Korean text style transfer with masked language model,” in Proceedings of the Annual Conference on Human and Language Technology, Online, pp. 391-395, 2021.
K. M. Kim, S. H. Im, G. B. Kim, and H. S. Oh, “Text style transfer study for article-broadcast style,” Journal of Digital Contents Society, vol. 24, no. 2, pp. 267-272, Feb. 2023. DOI: 10.9728/dcs.2023.24.2.267.
D. S. Park and J. W. Cha, “Text style transfer of non-parallel data using transformer and discriminator,” in Proceeding of the Annual Conference on Human and Language Technology, Online, pp. 64-68, 2020.
M. Lewis, Y. Liu, N. Goyal, M. Ghazvininejad, A. Mohamed, O. Levy, V. Stoyanov, and L. Zettlemoyer, “BART: denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension,” arXiv preprint arXiv:1910.13461, Oct. 2019. DOI: 10.48550/arXiv.1910.13461.
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