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저자정보
곽지호 (국립금오공과대학교) 정유철 (국립금오공과대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제1호(JKIIT, Vol.23, No.1)
발행연도
2025.1
수록면
1 - 11 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.1.1

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학습 데이터가 충분하지 않은 분류 테스크는 여전히 도전적인 문제이다. 이에 본 연구는 KoBERT 기반의 미세 조정 학습과 대형 언어 모델(LLM) 기반 제로샷 분류 방법을 결합하는 기법을 제안한다. 과학기술표준분류와 미래유망신기술(6T) 체계를 대상으로, KoBERT를 미세 조정하여 과학기술표준분류 모델을 구현하고 두 체계 간 매핑 전략을 수립하였다. 매핑이 불가능한 세부 카테고리에서는 대형 언어 모델 기반 제로샷 분류를 적용하고, 설명문 기반 프롬프트와 검증 프롬프트 엔지니어링을 통해 분류 결과 성능과 신뢰성을 향상시켰다. 실험 결과, 제안 기법이 학습 데이터가 부족한 상황에 대해 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 학습 데이터가 충분하지 않은 분류 테스크를 효과적으로 해결할 수 있는 방안을 제시하였다.
#large language model #text classification #multi-label #KoBERT #mapping #prompt engineering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
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