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학술저널
저자정보
고영서 (한동대학교) 최승호 (몰팩바이오)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
1,493 - 1,498 (6page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.7.1493

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불균형 데이터로 학습한 모델은 소수의 이상 데이터에 대하여 분류를 잘 수행하지 못하게 된다. 정렬 알고리즘을 이용하여 자연어 처리에서의 불균형 문제를 경감하고자 한다. 각 정렬 알고리즘이 소비한 비용을 측정하고 비교하여 데이터 처리에 적합한 알고리즘을 도출한다. 정렬된 데이터는 세가지의 불균형 기준에 따라 전처리하여 학습 데이터를 생성하고, 이를 활용하여 자연어 처리 모델인 KoBERT 모델을 파인튜닝한다. 학습 데이터의 불균형 척도에 따른 정확도, 재현율, 정밀도를 측정하여 데이터 조정의 성능을 평가한다. 제안 방법을 통해 자연어 처리에서 데이터 불균형 문제를 경감하기 위해서 정렬 알고리즘을 적용한 결과 문제를 경감할 수 있음을 확인했다.
#자연어 처리 #데이터 불균형 #정렬 알고리즘 #모델 성능 #Natural Language Processing #Data Imbalance #Sorting Algorithms #KoBERT #Model Performance

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 결과
V. 결론
참고문헌

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