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데이터 증강 기법 (EDA, Back Translation, Chat GPT)의 성과 비교 연구 - 텍스트 기반 SNS 리뷰 데이터를 활용하여 -

  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2025 경영정보관련 학회 춘계통합학술대회 (2025.05) 바로가기
  • 페이지
    pp.197-212
  • 저자
    배승언, 김한솔, 곽민철, 백승익
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A472640

원문정보

목차

Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Research Framework
4. Methods
4.1 Data Collection and Preprocessing
4.2 EDA(Easy Data Augmentation)
4.3 Back Translation
4.4 Data Augmentation with Chat GPT
4.5 BERT
5. Result
5.1 Data Collection and Preprocessing
5.2 BERT model trained on the original dataset
5.3 BERT model trained after EDA
5.4 BERT model trained after Back Translation
5.5 BERT model trained after Chat GPT Augmentation
6. Conclusion
7. Limitations
References

저자

  • 배승언 [ 한양대학교 경영학과 MIS전공 석사과정 ] 제1저자
  • 김한솔 [ 한양대학교 비즈니스 인포메틱스학과 비즈니스 인포메틱스 전공 박사과정 ]
  • 곽민철 [ 한양대학교 비즈니스 인포메틱스학과 비즈니스 인포메틱스 전공 석사과정 ]
  • 백승익 [ 한양대학교 경영학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      1990~2025
    • 십진분류
      KDC 325 DDC 658