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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박천용 (충남대학교) 이공주 (충남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.4
발행연도
2021.4
수록면
462 - 468 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.4.462

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자연 언어 처리에 딥러닝 모델이 적용되면서 딥러닝 모델을 구축하기 위해 많은 양의 데이터가 필요해졌다. 그러나 개체명 인식과 같이 레이블링된 학습 데이터 구축은 어려워 데이터 부족 문제가 발생한다. 이러한 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 확장이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 채우기와 생성적 적대 신경망을 이용해 레이블링된 개체명 인식 데이터 확장모델을 제안한다. 제안한 모델은 개체명 정보를 변경하지 않고 부분 문장을 생성해 새로운 데이터를 생성할 수 있다. 제안한 모델은 다른 비교 모델들에 비해 자연스럽고 내용적 일관성이 있는 부분 문장을 생성할 수 있다. 또한 제안한 모델로 확장한 개체명 인식 데이터로 개체명 인식 모델을 학습할 경우 성능을 향상될 수 있음을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 텍스트 채우기 모델을 이용한 개체명 인식 데이터 확장
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

참고문헌 (17)

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