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데이터 증강 기법 (EDA, Back Translation, Chat GPT)의 성과 비교 연구 - 텍스트 기반 SNS 리뷰 데이터를 활용하여 -

목차

Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Research Framework
4. Methods
4.1 Data Collection and Preprocessing
4.2 EDA(Easy Data Augmentation)
4.3 Back Translation
4.4 Data Augmentation with Chat GPT
4.5 BERT
5. Result
5.1 Data Collection and Preprocessing
5.2 BERT model trained on the original dataset
5.3 BERT model trained after EDA
5.4 BERT model trained after Back Translation
5.5 BERT model trained after Chat GPT Augmentation
6. Conclusion
7. Limitations
References

저자정보

  • 배승언 한양대학교 경영학과 MIS전공 석사과정
  • 김한솔 한양대학교 비즈니스 인포메틱스학과 비즈니스 인포메틱스 전공 박사과정
  • 곽민철 한양대학교 비즈니스 인포메틱스학과 비즈니스 인포메틱스 전공 석사과정
  • 백승익 한양대학교 경영학과 교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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