증강 기법을 활용한 의도 분류 학습 모델 성능 비교 연구

Q: 이 논문에서 정의한 데이터 증강 기법이란 무엇인가?

데이터 증강 기법은 딥러닝 모델 학습에 필요한 데이터의 수를 늘려 정확도를 높이고 과적합 문제를 해결하고자 제안된 방법이다. 이는 적은 양의 데이터를 여러 알고리즘 및 인공신경망을 통해 데이터의 양을 늘리는 기술로, 특히 구어체 챗봇 데이터와 같이 수집이 어려운 특수 분야에서 학습 데이터의 양과 질을 높이는 데 활용된다.

Q: 텍스트 데이터 증강 기법이 의도 분류 모델 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 텍스트 데이터 증강 기법을 적용하여 학습 데이터의 양을 늘렸을 때, 원본 데이터만으로 학습한 경우보다 의도 분류 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다. 특히 임베딩 어휘 대체 기법은 Wordnet 구축 없이도 유사 단어 대체를 통해 성능을 높여, 특수 분야 데이터에 대한 효율적인 증강 가능성을 보여주었다.

신준호; 신정수; 윤여훈; 정재희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 신준호 (명지대학교) 신정수 (명지대학교) 윤여훈 (대검찰청) 정재희 (명지대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 337 - 339 (3page)

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데이터 증강 기법은 딥러닝 모델 학습에 필요한 데이터의 수를 증가함으로써 정확도를 높이고자 제안된 방법이다. 뉴스, 백과사전 데이터와 같은 문어체 텍스트는 크롤링이나 기존 데이터베이스를 이용한 수집이 가능한 반면, 구어체의 형식을 띄고 있는 챗봇 데이터 셋은 구축하기에 많은 비용과 시간이 소요된다. 특히, 제한된 분야에서 사용되어지는 챗봇의 경우, 특수한 상황에 맞는 텍스트 데이터 수집의 어려움 뿐만 아니라, 구어체 형식의 데이터 수집에 어려움이 따른다. 따라서 미리 수집된 내부 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-569-001872642

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AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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