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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지인영 (한국체육대학교) 김희동 (한국외국어대학교) 김태혁 배홍식
저널정보
한국외국어대학교 언어연구소 언어와언어학 언어와언어학 제99호
발행연도
2023.2
수록면
95 - 124 (30page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

대조학습을 이용한 문장 임베딩 연구
지인영 ,  김희동 ,  김태혁 외 1명 언어와언어학 2023.02 학술저널

2022

문장 임베딩 표현을 위한 대조학습 적용 방안
지인영 ,  김희동 ,  백정혜 담화·인지언어학회 학술대회 발표논문집 2022.04 학술대회자료

초록· 키워드

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We discuss the sentence representation method using contrastive learning, in which various data augmentation methods are used to automatically generate positive samples such as word replacement, deletion, duplication, and word order change. These methods can make sentences grammatically incorrect or create sentences with different meanings, which seems to have bad or unexpected effects on the accuracy and reliability of the expression vector. We proposed a two-step model in which the self-supervised learning model is followed by the supervised learning with the data sets reflecting the special characteristics of Korean language. The Korean language allows word order scrambling that a positive dataset can be secured by word order change augmentation. In addition, various positive datasets can be proposed from a set of honorific-ordinary augmentation as well as active-passive, or passive-active augmentation in Korean. We confirmed that the proposed method is efficient via an experiment using a dataset with word order-changing augmentation.
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