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데이터 증강 기법 (EDA, Back Translation, Chat GPT)의 성과 비교 연구 - 텍스트 기반 SNS 리뷰 데이터를 활용하여 -
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2025 경영정보관련 학회 춘계통합학술대회 (2025.05)바로가기
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- 페이지
- pp.197-212
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A472640
※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
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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
키워드
Data Augmentation Deep learning BERT Transformer Pre-trained Language Models EDA Back translation Chat GPT저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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