텍스트 분류 모델의 예측 편향 감소 방법론: 한국어 뉴스 인용구 감성분석 사례를 중심으로

Q: 이 논문에서 정의한 예측 편향이란 무엇인가?

모델이 학습 데이터가 가진 특정 속성에 과도하게 의존함으로써 예측 결과가 한쪽으로 치우치게 되는 현상을 의미한다. 본 연구에서는 특히 뉴스 인용구 감성 분석 시 특정 언론사의 데이터 특성에 따라 결과가 왜곡되는 상황을 다룬다.

Q: 뉴스 인용구 감성 분석에서 언론사별 예측 편향을 줄이는 효과적인 방법은 무엇인가?

연구 결과, 인용구 단위가 아닌 기사 기반 샘플링을 적용했을 때 피어슨 상관계수가 감소하며 언론사별 편향이 유의미하게 줄어들었다. 따라서 기사 수 기준의 리샘플링은 모델의 공정성을 확보하고 전체적인 분석 정확도를 향상시키는 데 효과적이다.

송선영; 박건우; 한지영; 차미영

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 송선영 (숭실대학교) 박건우 (숭실대학교) 한지영 (한국과학기술원) 차미영 (기초과학연구원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 1,982 - 1,984 (3page)

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높은 모델의 성능을 얻는 것뿐만 아니라 객관적이고 일반화된 결과를 얻는 것은 학습에서 중요하다. 이 연구는 국내 언론사별 뉴스 인용구의 감성을 분석한다. 훈련 데이터에서 인용구가 적고 큰 차이는 예측 결과에 있어 특정 언론사에 대한 편향으로 이어지므로 이를 방지하기 위해 기사 단위에서 기반 데이터를 구축하였다. 한국어 사전 훈련 모델인 ... 전체 초록 보기

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