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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,313 - 1,319 (7page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.11.1313
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관계 추출 모델의 학습을 위해서는 대량의 학습 데이터가 필요하며, 시간과 인력이 많이 소모될 수 있다는 단점을 갖고 있으며 이런 문제를 완화하기 위해 최근 모델이 데이터를 선택한 후, 사람에게 레이블링을 요청하는 방법인 능동적 학습 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 능동적 학습 방법을 이용하여 목표하는 관계 추출 모델의 성능을 낼 수 있도록 하는 데이터 선택 알고리즘에 대해 제안한다. 그 결과, 제안한 선택 알고리즘의 경우, 전체 데이터 중 80%만을 사용하였을 때 약 81.08%로 약 77.74%의 성능을 보인 Least Confidence 데이터 선택 알고리즘과 약 3.34%의 성능차이가 났음을 확인할 수 있었고, 전체 데이터를 학습한 성능인 81.45%보다 약 0.37%의 성능 차이가 났음을 확인할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. K-Means 알고리즘 기반 관계 추출 모델 능동적 학습 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
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M. Mintz, S. Bills, R. Snow, and D. Jurafsky, “Distant supervision for relation extraction without labeled data,” in Proceeding of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Natural Language Pr
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J. Gonsior, M. Thiele, and W. Lehner, “ImitAL: Learning Act ive Learning Strategies from Synthetic Data,” arXiv preprint arXiv:2108.07670, Aug. 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2108.07670.
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J. Zhu, H. Wang, E. Hovy, and M. Wa, “Confidence-Based Stopping Criteria for Active Learning for Data Annotation,” ACM Transactions on Speech and Language Processing, vo l.6, no. 3, pp. 1-24, Apr. 2010. DOI: 10.1145/1753783.1753784.
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