세부 분류 개체명 인식을 위한 액티브 러닝 쿼리전략 분석

Q: 이 논문에서 정의한 액티브 러닝이란 무엇인가?

액티브 러닝은 레이블이 없는 데이터셋에서 모델이 판단하기 어려운 데이터를 사람이 레이블링하도록 제시하여, 높은 모델 성능과 효율적인 레이블링 작업을 동시에 달성할 수 있도록 돕는 학습 전략이다. 이는 기계학습 알고리즘이 선택한 레이블 없는 데이터를 전문가가 레이블링하여 기존 학습 데이터셋에 추가하는 방식으로 진행된다.

Q: 세부 분류 개체명 인식 태스크에서 액티브 러닝이 효과적인 이유는 무엇인가?

연구 결과, 세부 분류 개체명 인식 태스크에서 모델이 낮은 F1 score를 받은 엔티티와 액티브 러닝이 제시한 엔티티 빈도 사이에 음의 상관관계가 나타났다. 이는 액티브 러닝이 모델이 판단하기 어려워하는 엔티티를 우선적으로 학습하도록 유도하여, 적은 레이블링 비용으로도 효과적인 모델 학습을 가능하게 하기 때문이다.

하민수; 최재영; 정우환

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 하민수 (한양대학교) 최재영 (한양대학교) 정우환 (한양대학교)

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

발행연도: 2022.12

수록면: 640 - 642 (3page)

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개체명 인식(Named Entity Recognition 이하 NER) 태스크는 입력된 문장에서 사람, 지역, 기관명 등 다양한 형태의 개체(엔티티) 타입을 추론 한다. 최근 NER 태스크를 포함한 많은 자연어 처리 태스크들은 딥러닝을 통해 높은 성능을 달성하였다. 하지만 NER 태스크 활용해 질의응답이나 관계추출과 같은 문제를 해결하기 위해서는 세부 분류 NER 태스크가 필요하며, 높은 성능을 달성하기 위해서는 레이블링이 있는 데이터셋이 많이 필요하다. 세부 분류 NER 태스크 데이터를 얻기 위해서는 특히나 더 많은 시간과 비용이 든 ... 전체 초록 보기

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