Data Augmentation과 Supervised Contrastive Learning을 이용한 불균형 혐오 표현 데이터셋 분류

Q: 이 논문에서 정의한 Supervised Contrastive Learning이란 무엇인가?

Supervised Contrastive Learning(SCL)은 입력 샘플들 사이에서 동일한 라벨을 가진 데이터와의 유사도를 높이고, 동일하지 않은 라벨을 가진 데이터와의 유사도를 낮추도록 학습하는 방식이다. 이는 주로 컴퓨터 비전 분야에서 사용되었으나, 자연어처리 분야에도 적용되어 분류 성능 향상에 기여한다.

Q: 불균형 혐오 표현 데이터셋 분류 성능을 향상시키는 효과적인 방법은 무엇인가?

연구 결과, 불균형 혐오 표현 데이터셋에서 데이터 수가 적은 카테고리에 Data Augmentation(DA)을 적용하고, Supervised Contrastive Learning(SCL)을 결합하여 모델을 학습하면 분류 성능이 향상된다. 특히, DA와 SCL을 함께 사용했을 때 Macro F1 점수가 1.9% 향상되었으며, 데이터 증강이 이루어진 카테고리에서는 F1-score가 18.8% 향상되었다.

신준호; 신정수; 곽진희; 정재희

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 신준호 (명지대학교) 신정수 (명지대학교) 곽진희 (명지대학교) 정재희 (명지대학교)

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

발행연도: 2022.12

수록면: 371 - 373 (3page)

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온라인 매체의 발달로 인해, 이용자들은 사회 전반적으로 다양한 정보를 얻을 수 있는 장점도 있지만, 무분별한 욕설 및 혐오 표현에 노출될 수 있는 단점도 있다. 혐오 표현은 정치, 사회, 경제, 문화 등 수많은 분야에서 찾아볼 수 있으며, 챗봇과 같은 대화 모델들은 이러한 혐오 표현들에 대해 적절한 필터링 시스템을 구축해야 할 필요성이 있다. 그러나 최근 확산되고 있는 다양한 분야의 혐오 표현들을 수집하여, 각 분야 별 충분한 양의 데이터셋을 구축하는 것은 어려운 일이다. 따라서 본 연구 ... 전체 초록 보기

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