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저자정보
김철민 (군산대학교) 조찬영 (군산대학교) 정현준 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
450 - 453 (4page)

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기존의 데이터 증강 방법은 많은 양의 데이터를 생성하고 다양성을 높이는 데 효과적이지만, 품질이 낮거나 일관성이 없는 데이터를 생성하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용할 GPT는 막대한 양의 텍스트 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 자연스러운 텍스트를 생성하는 능력이 있기에, 이런 특성을 활용하여 프롬프트 엔지니어링을 통해 각 클래스의 데이터를 증강하면, 클래스 불균형 문제를 해결하고 데이터셋의 품질과 다양성을 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 텍스트 프롬프트 엔지니어링을 통해 GPT가 데이터를 증강시키도록 유도했고, 기존 데이터와 유사성을 띄면서도 데이터가 증강된 효과를 보였다. 따라서 이 논문에서는 자연어 처리 모델인 GPT를 사용한 새로운 데이터 증강 방법을 제안한다.
#GPT #Data augmentation #Large-scale language model #Prompt engineering

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. GPT를 활용한 데이터 증강
Ⅳ. 결론
참고문헌

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