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Poster Session 1 차세대컴퓨팅 기술 전 분야

의미론적 관계 추론을 위한 문장 유사성 전이 학습 방법
A Sentence Similarity Transfer Learning Method for Inference of Semantic Relation

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
  • 페이지
    pp.302-305
  • 저자
    이기훈, 정남규, 최창
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412361

원문정보

초록

한국어
최근 텍스트 데이터 분석의 요구가 증가함에 따라 문장의 의미적 관계를 이해하고 사용자가 요구하는 분석 정보를 제공 하기 위한 추론 기법의 필요성이 증가하고 있다. 이를 위해 의미 관계 추론 학습은 필수적이며, 추론 결과를 통해 빠르 고 정확하게 문장을 구성하는 단어들 사이의 관계를 보다 정확하게 분석할 수 있다. 본 논문에서는 NLI를 위한 트랜스 포머 모델을 이용하여 텍스트의 유사성 학습을 수행하고 의미적 추론을 수행하고자 한다. 실험에서 전이 학습을 수행한 결과 기존 방법보다 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
4.1. 데이터셋 구성
4.2. 실험 환경
4.3. 실험 결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

의미적 관계 추론 문장 유사성 트랜스포머 전이 학습

저자

  • 이기훈 [ 가천대학교 컴퓨터공학과 ]
  • 정남규 [ 가천대학교 컴퓨터공학과 ]
  • 최창 [ 가천대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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