Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 최용석 | - |
dc.date.accessioned | 2020-10-12T05:30:22Z | - |
dc.date.available | 2020-10-12T05:30:22Z | - |
dc.date.issued | 2019-10 | - |
dc.identifier.citation | 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집, Page. 434-439 | en_US |
dc.identifier.issn | 2005-3053 | - |
dc.identifier.uri | http://hclt.kr/symp/?lnb=conference | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/154516 | - |
dc.description.abstract | 딥러닝 기반 분류 모델에 있어 데이터의 클래스 불균형 문제는 소수 클래스의 분류 성능을 크게 저하시킨다. 본 논문에서는 앞서 언급한 클래스 불균형 문제를 보완하기 위한 방안으로 적대적 학습 기법을 제안한다. 적대적 학습 기법의 성능 향상 여부를 확인하기 위해 총 4종의 딥러닝 기반 분류 모델을 정의하였으며, 해당 모델 간 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 대화 데이터셋을 이용한 모델 학습 시 적대적 학습 기법을 적용할 경우 다수 클래스의 분류 성능은 유지하면서 동시에 소수 클래스의 분류 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다. | en_US |
dc.description.sponsorship | 본 연구는 2019년도 산업통상자원부 및 산업기술평가관리원(KEIT) 연구비 지원에 의한 연구이며(과제번호:10077553), 산업통상자원부의 재원으로 기술혁신사업의 지원을 받아 수행한 연구 과제 (No. 10060086, 개인서비스용 로봇을 위한 지능-지식 집약 ·개방 ·진화형로봇지능 소프트웨어 프레임워크 기술 개발)입니다 | en_US |
dc.language.iso | ko_KR | en_US |
dc.publisher | 한국정보과학회 언어공학연구회 | en_US |
dc.subject | 대화 의도 분류 | en_US |
dc.subject | 기계학습 | en_US |
dc.subject | 클래스 불균형 문제 | en_US |
dc.title | 대화 데이터셋의 클래스 불균형 문제 보정을 위한 적대적 학습 기법 | en_US |
dc.title.alternative | Adversarial Training Method for Handling Class Imbalance Problems in Dialog Datasets | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.relation.page | 434-439 | - |
dc.contributor.googleauthor | 조수필 | - |
dc.contributor.googleauthor | 최용석 | - |
dc.contributor.googleauthor | Cho, Su -Phil | - |
dc.contributor.googleauthor | Choi, Yong Suk | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | COLLEGE OF ENGINEERING[S] | - |
dc.sector.department | DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE | - |
dc.identifier.pid | cys | - |
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