좋은 자연어 이해 시스템은 인간과 같이 텍스트에서 단순히 단어나 문장의 형태를 인식하는 것 뿐만 아니라 실제로 그 글이 의미하는 바를 정확하게 추론할 수 있어야 한다. 이 논문에서 우리는 뉴스 헤드라인으로 뉴스의 토픽을 분류하는 open benchmark인 KLUE(Korean Language Understanding Evaluation)에 대하여 기존에 비교 실험이 진행되지 않은 시중에 공개된 다양한 한국어 라지스케일 모델들의 성능을 비교하고 결과에 대한 원인을 실증적으로 분석하려고 한다. KoBERT, KoBART, KoELECTRA, 그리고 KcELECTRA 총 네가지 베이스라인 모델들을 주어진 뉴스 헤드라인을 일곱가지 클래스로 분류하는 KLUE-TC benchmark에 대해 실험한 결과 KoBERT가 86.7 accuracy로 가장 좋은 성능을 보여주었다.
2018 년 Google 사의 사전 학습된 언어 인공지능 BERT 를 기점으로, 자연어 처리 학계는 주요 구조를 유지한 채 경쟁적으로 모델을 대형화하는 방향으로 발전했다. 그 결과, 오늘날 자연어 인공지능은 거대 사기업과 그에 준하는 컴퓨팅 자원을 소유한 연구 단체만의 전유물이 되었다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론을 병렬적으로 배열해 자연어 인공지능을 제작하는 기법의 모델을 제안하고, 이를 적용한'조건부 게이트 다층 퍼셉트론 모델(SG-MLP)'을 구현하고 그 결과를 비교 관찰하였다. SG-MLP 는 BERT 의 20%에 해당하는 사전 학습량만으로 다수의 지표에서 그것과 준하는 성능을 보였고, 동일한 과제에 대해 더 적은 연산 비용을 소요한다.
데이터의 품질과 다양성은 모델 성능에 지대한 영향을 끼친다. 본 연구에서는 Topic을 활용한 데이터 전처리와 BERT 기반 MLM, T5, Random Masking을 이용한 증강으로 데이터의 품질과 다양성을 높이고자 했으며, 이를 KoBERT 기반 에세이 자동 평가 모델에 적용했다. 데이터 전처리만 진행했을 때, Quadratic Weighted Kappa Score(QWK)를 기준으로 모델이 에세이의 모든 평가 항목에 대해 베이스라인보다 더욱 높은 일치도를 보였으며 평가항목별 일치도의 평균을 기준으로 0.5368029에서 0.5483064(+0.0115035)로 상승했다. 여기에 제안하는 증강 방식을 추가 할 경우 MLM, T5, Random Masking 모두 성능 향상 효과를 보였다. 특히, MLM 데이터 증강 방식을 추가로 적용하였을 때 최종적으로 0.5483064에서 0.55151645(+0.00321005)으로 상승해 가장 높은 일치도를 보였으며, 에세이 총점으로 QWK를 기준으로 성능을 평가하면 베이스라인 대비 0.4110809에서 0.4380132(+0.0269323)로의 성능 개선이 있었다.
본 논문은 보이스피싱 취약 계층을 위해 통화 내용을 신속하게 처리하여 실시간으로 범죄 여부를 판별하는 VoIP 에 특화된 시스템을 제안하였다. 실제 보이스 피싱 통화 유형을 학습한 탐지 모델을 개발하여 API 로 배포하였다. 또한 보이스피싱 위험도가 일정 수준에 도달할 경우 사용자에게 보이스피싱 가능성을 경고하는 장치를 제작하였다. 본 연구는 보이스피싱을 사전에 탐지함으로써 개인정보의 유출 및 금융 피해를 예방하고 정보 보안을 실천하는 데 기여할 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제17권12호
/
pp.3218-3241
/
2023
Financial fraud undermines the sustainable development of financial markets. Financial statements can be regarded as the key source of information to obtain the operating conditions of listed companies. Current research focuses more on mining financial digital data instead of looking into text data. However, text data can reveal emotional information, which is an important basis for detecting financial fraud. The audit opinion of the financial statement is especially the fair opinion of a certified public accountant on the quality of enterprise financial reports. Therefore, this research was carried out by using the data features of 4,153 listed companies' financial annual reports and audits of text opinions in the past six years, and the paper puts forward a financial fraud detection model integrating audit opinions. First, the financial data index database and audit opinion text database were built. Second, digitized audit opinions with deep learning Bert model was employed. Finally, both the extracted audit numerical characteristics and the financial numerical indicators were used as the training data of the LightGBM model. What is worth paying attention to is that the imbalanced distribution of sample labels is also one of the focuses of financial fraud research. To solve this problem, data enhancement and Focal Loss feature learning functions were used in data processing and model training respectively. The experimental results show that compared with the conventional financial fraud detection model, the performance of the proposed model is improved greatly, with Area Under the Curve (AUC) and Accuracy reaching 81.42% and 78.15%, respectively.
If various unreasonable safety standards are preemptively and effectively readjusted, the risk of accidents can be reduced. In this paper, we proposed a machine reading comprehension-based safety standard Q&A system to secure supporting technology for effective search and analysis of safety standards for integrated and systematic management of safety standards. The proposed model finds documents related to safety standard questions in the various laws and regulations, and then divides these documents into provisions. Only those provisions that are likely to contain the answer to the question are selected, and then the BERT-based machine reading comprehension model is used to find answers to questions related to safety standards. When the proposed safety standard Q&A system is applied to KorQuAD dataset, the performance of EM 40.42% and F1 55.34% are shown.
From the past to the present, reviews have had much influence on consumers' purchasing decisions. Companies are making various efforts, such as introducing a review incentive system to increase the number of reviews. Recently, as various types of reviews can be left, reviews have begun to be recognized as interesting new content. This way, reviews have become essential in creating loyal customers. Therefore, research and utilization of reviews are being actively conducted. Some studies analyze reviews to discover customers' needs, studies that upgrade recommendation systems using reviews, and studies that analyze consumers' emotions and attitudes through reviews. However, research that predicts the future using reviews is insufficient. This study used a dataset consisting of two reviews written in pairs with differences in usage periods. In this study, the direction of consumer product evaluation is predicted using KoBERT, which shows excellent performance in Text Deep Learning. We used 7,233 reviews collected to demonstrate the excellence of the proposed model. As a result, the proposed model using the review text and the star rating showed excellent performance compared to the baseline that follows the majority voting.
의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.
현재의 인공지능에서 사용되는 자연어 처리 모델은 거대하여 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 것은 여러가지 어려움들을 야기하고 있다. 이런 어려움을 해결하기 위한 방법으로 메모리를 적게 사용해 처리의 효율성을 개선하는 방법을 제안하고 제안된 모델의 성능을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능평가를 위해 적용한 기법은 BERT[1] 모델의 어텐션 헤드 개수와 임베딩 크기를 작게 조절해 큰 말뭉치를 나눠서 분할 처리 후 출력값의 평균을 통해 결과를 산출하였다. 이 과정에서 입력 데이터의 다양성을 주기위해 매 에폭마다 임의의 오프셋을 문장에 부여하였다. 그리고 모델을 분류가 가능하도록 미세 조정하였다. 말뭉치를 분할 처리한 모델은 그렇지 않은 모델 대비 정확도가 12% 정도 낮았으나, 모델의 파라미터 개수는 56% 정도 절감되는 것을 확인하였다.
본 논문은 AI Hub에서 제공하는 웰니스 대화 스크립트, 주제별 일상 대화 데이터세트와 Github에 공개된 챗봇 데이터세트를 활용하여 사용자의 발화에서 우울 관련 감정을 탐지하는 모델을 제안한다. 우울 관련 감정에는 우울감, 무기력을 비롯한 18가지 감정이 존재하며, 언어 모델에서 높은 성능을 보이는 KoBERT와 KoELECTRA 모델을 사용하여 감정 분류 작업을 수행한다. 모델별 성능 비교를 위해 우리는 데이터세트를 다양하게 구축하고, 좋은 성능을 보이는 모델에 대해 배치 크기와 학습률을 조정하면서 분류 결과를 비교한다. 더 나아가, 사람은 동시에 여러 감정을 느끼는 것을 반영하기 위해, 모델의 출력값이 특정 임계치보다 높은 레이블들을 모두 정답으로 선정함으로써, 다중 분류 작업을 수행한다. 이러한 과정을 통해 도출한 성능이 가장 좋은 모델을 Depression model이라 부르며, 이후 사용자 발화에 대해 우울 관련 감정을 분류할 때 해당 모델을 사용한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.