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저자정보
김경민 (한국기술교육대학교) 임상훈 (한국기술교육대학교) 김기백 (한국기술교육대학교) 오흥선 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
267 - 272 (6page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.2.267

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뉴스 텍스트-음성 변환 과정에는 기사체-방송체 변환이 요구된다. 기사체-방송체는 content 훼손에 민감하다는 특성을 가지고, 기사체의 괄호와 종결어미를 처리하여 방송체로의 변환이 가능하다. 스타일 토큰 기반 텍스트 스타일 변환 모델은 문장의 일부분만 변형하기 때문에, content 훼손을 최소화할 수 있어 기사체-방송체 변환에 적합하다. 그러나 기존 연구에서는 비병렬 데이터를 사용하여 스타일 토큰 학습이 어렵다는 단점이 있다. 병렬 데이터는 같은 content를 가진 두 문장에서 다른 부분을 명확한 스타일 토큰으로 구분 가능하지만, 구축에 비교적 많은 비용이 요구된다. 프롬프팅을 적용하여 학습에 요구되는 데이터를 줄일 수 있으나, 기존 방식으로는 스타일 토큰의 content 유지가 불가하다는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기사체-방송체 병렬 데이터 2,000건을 구축하였으며, 스타일 토큰의 content를 유지시키는 콘텐트 마커 프롬프팅을 새롭게 제안하였다. 또한 기사체-방송체 데이터셋에서 EM 0.9978의 높은 성능을 달성하였다.
#인공지능 #딥러닝 #데이터셋 #자연어처리 #텍스트 스타일 변환 #Artificial Intelligence #Deep Learning #Dataset #Natural Language Processing #Text Style Transfer

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 방송체-기사체 병렬 데이터셋
Ⅳ. 제안 방법
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
참고문헌

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