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SimKoR: 한국어 리뷰 데이터를 활용한 문장 유사도 데이터셋 제안 및 대조학습에서의 활용 방안
- 김재민;
- 나요한;
- 김강민;
- 이상락;
- 채동규
초록
최근 자연어 처리 분야에서 문맥적 의미를 반영하기 위한 대조학습 (contrastive learning) 에 대한 연구가 활발히이뤄지고 있다. 이 때 대조학습을 위한 양질의 학습 (training) 데이터와 검증 (validation) 데이터를 이용하는 것이 중요하다. 그러나 한국어의 경우 대다수의 데이터셋이 영어로 된 데이터를 한국어로 기계 번역하여 검토 후제공되는 데이터셋 밖에 존재하지 않는다. 이는 기계번역의 성능에 의존하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는한국어 리뷰 데이터로 임베딩의 의미 반영 정도를 측정할 수 있는 간단한 검증 데이터셋 구축 방법을 제안하고,이를 활용한 데이터셋인 SimKoR (Similarity Korean Review dataset) 을 제안한다. 제안하는 검증 데이터셋을 이용해서 대조학습을 수행하고 효과성을 보인다.
키워드
자연어처리; 대조학습; 평가지표; 감정분석; 평가 데이터셋
- 제목
- SimKoR: 한국어 리뷰 데이터를 활용한 문장 유사도 데이터셋 제안 및 대조학습에서의 활용 방안
- 저자
- 김재민; 나요한; 김강민; 이상락; 채동규
- 발행일
- 2022-10
- 유형
- Proceeding
- 저널명
- 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 (HCLT 2022)
- 페이지
- 245 ~ 248