Acknowledgement
이 논문은 2023 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF- 2021R1A2C2011966).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.1211-1212
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Classification of Domestic Academic Papers Through RoBERTa-based Data Augmentation
RoBERTa 기반 데이터 증강을 통한 국내 학술 논문 분야 분류 연구
- Sung-Sik Kim (Dept. of Computer Science, Hoseo University) ;
- Jin-Hwan Yang (Dept. of Computer Science, Hoseo University) ;
- Hyuk-Soon Choi (Dept. of Computer Science, Hoseo University) ;
- Nammee Moon (Dept. of Computer Science, Hoseo University)
- Published : 2023.11.02
Abstract
현재 대부분의 국내 학술 데이터 베이스는 개별 학술지 논문의 주제를 파악하는 표준화된 정보를 거의 제공하지 않고 있다. 본 연구에서는 논문의 제목만을 활용하여 학술 논문의 분야를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 이를 위해 한국어로 사전 훈련된 KLUE-RoBERTa 모델을 사용하며, Back Translation 과 Chat-GPT 를 활용한 데이터 증강을 통해 모델의 성능을 향상한다. 연구 결과, Back Translation 과 Chat-GPT 를 사용하여 증강한 모델이 원본 데이터를 학습한 모델보다 약 11%의 성능 향상을 보였다.
Keywords