Epoch Score:정량적 데이터 품질 평가를 통한 KLUE 주제 분류 말뭉치 검증

에폭스코어는 다양한 딥러닝 모델에 동일한 데이터셋을 여러 번 학습시켜 지속적으로 오답이 발생하는 데이터에 높은 점수를 부여함으로써 데이터의 품질을 정량적으로 측정하는 기술이다. 0은 데이터 품질이 우수함을, 1은 미흡함을 의미한다.

연구 결과, 에폭스코어를 통해 KLUE TC 데이터셋의 오류를 검출하고 재태깅한 결과, 모델의 성능이 약 0.8% 향상됨을 확인하였다. 이는 에폭스코어가 데이터 품질 개선에 효과적임을 입증하며, 문제가 있는 데이터를 식별하는 데 유용하다.

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데이터셋이 모델이나 분야에 적합한지, 혹은 데이터에 오류가 어느정도인지 판단하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 논문은 동일한 조건에서의 수 차례 학습을 통해 얻은 오답 데이터들을 활용하여 해당 데이터의 어려운 정도를 점수로 나타내는 ... 전체 초록 보기

구분	그룹	데이터 항목
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
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
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