Variational Autoencoder기반 의미 보존 자연어 데이터 증강 기법

Q: 이 논문에서 정의한 Variational Autoencoder(VAE)란 무엇인가?

입력 데이터의 잠재 변수 분포를 추정하여 데이터를 생성하는 심층 생성 모델이다. 본 연구에서는 텍스트 데이터의 핵심 특징을 담은 잠재 변수를 학습하고 이를 통해 의미를 보존하며 효율적으로 데이터를 증강하는 도구로 활용된다.

Q: VAE 기반 데이터 증강 기법이 텍스트 분류 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 제안된 기법은 기존 EDA 방식보다 의미 보존 능력이 우수하며 텍스트 분류 작업에서 최대 5.13%p의 성능 향상을 가져왔다. 특히 데이터셋의 규모가 클수록 성능 향상 폭이 더 크게 나타나는 특징을 보였다.

최주환; 이준호; 진교훈; 장예훈; 장수진; 김영빈

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최주환 (중앙대학교) 이준호 (중앙대학교) 진교훈 (중앙대학교) 장예훈 (중앙대학교) 장수진 (중앙대학교) 김영빈 (중앙대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 2,780 - 2,784 (5page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

Recently, the natural language processing field has emerged by showing excellent performance in various subfields through the introduction of deep learning methods. This deep learning method learns through a large amount of data, and model performance is affected by the quantity and quality of the given data. However, hiring people to collect and classify data to improve a model’s performance is time consuming and expensive. Accordingly, various methods have been proposed to increase the performance of deep learning models by augmenting data, even when the data are insufficient.

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001544107

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

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

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)