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| 한글제목(Korean Title) |
문장의 중요단어 정보를 반영한 텍스트 분류 모델 |
| 영문제목(English Title) |
A text classification model that reflects important word information of a sentence |
| 저자(Author) |
정근영
김홍진
김학수
Geun-Yeong Jeong
Hong-Jin Kim
Hark-Soo Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 1303 ~ 1305 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
딥러닝을 활용한 자연어처리 모델은 자질 추출(Feature Extraction)을 활용하거나 사전학습 언어모델(Language Model)을 결합하여 성능 향상을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 언어모델을 사용한 텍스트 분류 모델 학습 방법에서 문장의 중요 단어 정보를 모델에 반영하는 방법을 제시한다. 이에 대한 방법으로 중요 단어 사전을 구축하는 방법과 중요 단어 사전을 기반으로 각 범주의 임베딩(Embedding)을 통해 모델에 중요 단어를 반영하는 방법을 제안한다. 그리고 언어모델 출력 벡터들 중 문맥 벡터와 중요 단어들의 벡터를 결합하여 범주를 예측하는 방법을 제안한다. KLUE-TC 데이터셋으로 제안 모델의 정량적 성능 평가가 이루어졌으며 그 결과 기존 모델보다 성능 향상을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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