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저자정보
이준호 (중앙대학교) 송상민 (중앙대학교) 최주환 (중앙대학교) 박주형 (중앙대학교) 진교훈 (중앙대학교) 김영빈 (중앙대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
154 - 159 (6page)

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최근 자연어 처리 모델은 대용량 데이터를 기반으로 사전학습(pretrain) 후 미세조정(fine tuning)을 하는 방식을 통해서 좋은 성과를 보이고 있다. 미세조정 과정에서 사용되는 데이터 수가 부족할 때 학습 데이터에 지나치게 의존하는 과적합 문제를 데이터 증강을 통해서 완화 할 수 있다. 하지만 기존의 데이터 분포와 크게 벗어나지 않는 증강은 모델이 높은 확신을 가지고 잘못된 예측을 하는 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 과잉확신 문제를 해결하기 위해 기존 데이터세트와 유사도가 적은 다른 데이터세트을 추가로 활용하는 데이터 증강 기법을 제안한다. Sentence BERT(SBERT)를 활용하여 한글 딥러닝 데이터 세트간의 유사도를 측정하는 방식을 통하여 낯선 데이터 세트를 규정한다. 제안된 기법은 다른 데이터 증강 기법들에 비해 과잉확신 완화에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 해당 기법을 통해 Korean hate speech 분류 작업에서 기준치 대비 3.98%P 향상되었으며 기존 기법과 비교해 2.39%p 의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
#딥러닝 #자연어처리 #데이터 증강

목차

요약문
1. 서론
2. 낯선 데이터 세트 증강 제안
3. 실험
4. 결론
참고문헌

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