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| 한글제목(Korean Title) |
KoBERT, 나이브 베이즈, 로지스틱 회귀의 한국어 쓰기 답안지 점수 구간 예측 성능 비교 |
| 영문제목(English Title) |
Comparison of Automatic Score Range Prediction of Korean Essays Using KoBERT, Naive Bayes & Logistic Regression |
| 저자(Author) |
조희련
임현열
차준우
이유미
Heeryon Cho
Hyeonyeol Im
Junwoo Cha
Yumi Yi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 01 PP. 0501 ~ 0504 (2021. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
한국어 심층학습 언어모델인 KoBERT와, 확률적 기계학습 분류기인 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀를 이용하여 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 실험을 진행하였다. 네가지 주제(‘직업’, ‘행복’, ‘경제’, ‘성공’)를 다룬 답안지와 점수 레이블(A, B, C, D)로 쌍을 이룬 학습데이터 총 304건으로 다양한 자동분류 모델을 구축하여 7-겹 교차검증을 시행한 결과 KoBERT가 나이브 베이즈나 로지스틱 회귀보다 약간 우세한 성능을 보였다
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영문내용
(English Abstract) |
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