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2019년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회

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한글제목(Korean Title) 시맨틱 텐서공간모델 기반 텍스트데이터 증식기법
영문제목(English Title) A Text Data Augmentation Technique based on Semantic Tensor Space Model
저자(Author) 이길재   김한준   Gil-jae Lee   Han-joon Kim  
원문수록처(Citation) VOL 20 NO. 02 PP. 0103 ~ 0104 (2019. 11)
한글내용
(Korean Abstract)
기계학습에서 다양한 분포를 갖는 양질의 학습데이터를 확보하기 위해서는 데이터 증식이 필수적이다. 그러나 임베딩을 필요로 하는 텍스트데이터는 다른 유형의 데이터와 달리 증식 과정에서 원본 데이터의 성질을 유지하기 힘든 문제를 갖는다. 이에 본 논문은 하나의 문서를 행렬 형태로 표현하는 시맨틱 텐서공간모델을 활용한 텍스트데이터 증식기법을 제안한다. OHSUMED 문서집합을 사용한 자동분류 실험을 통해 제안한 기법으로 증식한 데이터가 학습모델의 성능 향상을 이끌어냄을 보인다.
영문내용
(English Abstract)
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