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Session 1 : ICT 융합기술Ⅰ, 기타정보통신기술Ⅰ, 좌장 : 조춘식(한국항공대학교)
자연언어처리에서 훈련데이터 확장을 위한 연구 동향
Recent Trend on Expansion of Dataset in Natural Language Processing
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- 발행기관
- 한국정보통신설비학회 바로가기
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- 간행물
- 한국정보통신설비학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2019년도 정보통신설비 학술대회 (2019.08)바로가기
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- 페이지
- pp.8-11
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A361878
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원문정보
초록
- 영어
- Deeplearning is applied to the field of natural language processing, and the learning model by encoder-decoder model is used. Neural network-based natural language processing techniques mostly use sequence-to-sequence models and train the model with supervised learning. The success of such end-to-end deep neural network depends on securing a large amount of learning data to train the model. It takes a lot of time and money to build a large I / O dataset. Recent studies are looking into ways to secure performance by expanding scarce datasets. In this paper, we describe the data set expansion methods, such as the denoising training method, transfer learning, and pre-learning BERT. We discuss the recent application of data set expansion to. the machine translation system
목차
Abstract
I. 서론
II. 데이터 셋 확장 방법
2.1 디노이징 비지도학습으로 데이터셋의 확장
2.2 전이 학습 (Transfer Learning)
2.3 사전 학습
III. 기계번역에서의 데이터셋 확장사례
3.1 도메인 분리와 도메인 적응
3.2 다언어 기계번역 시스템
3.3 비지도학습에 의한 훈련방법
IV. 결론
참고문헌
키워드
Deep Neural network Denoising Autoencoder Unsupervised Learning BERT Transfer learning Machine Translation저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국정보통신설비학회 [Korea Institute of Information & Telecommunication Facilities Engineering]
- 설립연도
- 2001
- 분야
- 공학>전자/정보통신공학
- 소개
- 한국 정보통신 시설 및 설비에 대한 대학, 연구기관, 공공기관, 산업체 등의 관련자들의 연구활동을 통하여 학문적, 이론적 체계 확립과 구현 기술의 보편화를 이룩함으로써 한국 정보통신산업의 발전에 기여하고, 회원 상호간 학문적 발전의 도모를 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국정보통신설비학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2002~2025
- 십진분류
- KDC 567 DDC 621
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