과제정보
본 연구는 NAVER(주)에 의해 지원된 과제(뉴스 기사의 심층성 및 다양성 측정 모델 개발)로 수행되었음. 또한 이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (RS-2023-00216011, 사람처럼 개념적으로 이해/추론이 가능한 복합인공지능 원천기술 연구)
한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)
- 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
- /
- Pages.234-238
- /
- 2023
- /
- 2005-3053(pISSN)
패턴 추출 학습을 통한 한국어 주장 탐지 및 입장 분류
Claim Detection and Stance Classification through Pattern Extraction Learning in Korean
- Woojin Lee (Konkuk University) ;
- Seokwon Jeong (Kangwon University) ;
- Tae-il Kim (Naver) ;
- Sung-won Choi (Naver) ;
- Harksoo Kim (Konkuk University)
- 발행 : 2023.10.12
초록
미세 조정은 대부분의 연구에서 사전학습 모델을 위한 표준 기법으로 활용되고 있으나, 최근 초거대 모델의 등장과 환경 오염 등의 문제로 인해 더 효율적인 사전학습 모델 활용 방법이 요구되고 있다. 패턴 추출 학습은 사전학습 모델을 효율적으로 활용하기 위해 제안된 방법으로, 본 논문에서는 한국어 주장 탐지 및 입장 분류를 위해 패턴 추출 학습을 활용하는 모델을 구현하였다. 우리는 기존 미세 조정 방식 모델과의 비교 실험을 통해 본 논문에서 구현한 한국어 주장 탐지 및 입장 분류 모델이 사전학습 단계에서 학습한 모델의 내부 지식을 효과적으로 활용할 수 있음을 보였다.
키워드