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저자정보
유대곤 (애니파이브) 김용연 (군산대학교) 한상우 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제4호(JKIIT, Vol.21, No.4)
발행연도
2023.4
수록면
31 - 43 (13page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.4.31

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4차 산업 혁명 시대에서 창의력은 중요하며, 글쓰기는 창의력 기르는 교육 방법 중 하나이다. 그러나 현재 학교에서 시행하는 글쓰기 평가 방식은 주관적으로 평가한다는 문제점이 있다. 에세이 자동 평가(AES)는 객관성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 평가자의 시간과 노력을 줄여주는 역할을 한다. 본 논문은 효과적인 AES작업을 위해 BERT 모델에 대조 학습을 활용한 모델을 제안한다. 제안 모델은 대조 학습 손실 함수를 추가하여 효과적인 에세이 임베딩 표현을 구현한다. 또한, 점수별 에세이의 평균 임베딩을 대조 학습에서의 샘플로 사용하는 방식으로 양성과 음성 샘플을 선택한다. ASAP 에세이 데이터셋을 사용하여 실험한 결과, 제안 모델인 CLES-BERT 모델이 기존 BERT 모델보다 최대 3% 정확도 향상을 보였다.
#automated essay scoring #BERT #multi-task loss function #contrastive learning #sampling

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방안
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 계획
References

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