• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.455-460
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• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.