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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 483 - 488 (6page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.4.483
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오늘날 자연어 처리 분야의 발달에 따라 text 데이터 증강의 중요성이 강조되고 있다. 왜냐하면 모델의 정확도를 향상시키고 싶을 때, 자원이 한정된 현실에서 데이터 증강은 필수적이기 때문이다. 그러나 text 데이터 증강은 단어의 위치를 바꾸고 단어를 제거하는 등의 데이터를 변형하는 과정에서 원래의 뜻과 달라질 위험이 있다. 또한, 구어체로 이루어진 데이터의 경우, 문법에 맞지 않는 데이터가 많기 때문에 학습이 끝난 후 모델이 표준어가 아닌 문장을 입력으로 받았을 때 문장을 이해하지 못하는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 문장 데이터의 라벨을 보존하며 데이터를 증강하고, 문법에 맞지 않는 문장을 원본 데이터에 추가하는 증강 방법을 제안한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 증강 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
J. Wei, and K. Zou, "EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks," in Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Nat
R. Sennrich, B. Haddow, and A. Birch, "Improving Neural Machine Translation Models with Monolingual Data," in Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, vol. 1, pp. 86-96, 2016. DOI: 10.18653/v1/P16-1009.
S. Edunov, M Ott, M. Auli, and D. Grangier, and D. Grangier. "Understanding Back-Translation at Scale," in Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Brussels: Belgium, pp. 489-500 arXiv:1808.09381, 2018. DOI:
X.Wu, S. Lv, L. Zang, J. Han, and S. Hu, "Conditional BERT Contextual Augmentation," in Computational Science – ICCS 2019, 19th International Conference, Fargo: Portugal, pp.84-95, 2019. DOI:10.1007/978-3-030-22747-0_7.
A. Anaby-Tavor, B. Carmeli, E. Goldbraich, A. Kantor, G. Kour, S. Shlomov, N. Tepper, and N. Zwerdling. "Do Not Enough Data? Deep Learning to the Rescue!," in Proceedings of the 29th ACM International Conference on Information & Knowledge Management, Tape
R. Sennrich, B. Haddow, and A. Birch, "Improving Neural Machine Translation Models with Monolingual Data," in Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, vol. 1, pp. 86-96, 2016. DOI: 10.18653/v1/P16-1009.
S. Edunov, M Ott, M. Auli, and D. Grangier, and D. Grangier. "Understanding Back-Translation at Scale," in Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Brussels: Belgium, pp. 489-500 arXiv:1808.09381, 2018. DOI:
X.Wu, S. Lv, L. Zang, J. Han, and S. Hu, "Conditional BERT Contextual Augmentation," in Computational Science – ICCS 2019, 19th International Conference, Fargo: Portugal, pp.84-95, 2019. DOI:10.1007/978-3-030-22747-0_7.
A. Anaby-Tavor, B. Carmeli, E. Goldbraich, A. Kantor, G. Kour, S. Shlomov, N. Tepper, and N. Zwerdling. "Do Not Enough Data? Deep Learning to the Rescue!," in Proceedings of the 29th ACM International Conference on Information & Knowledge Management, Tape
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