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표제지

목차

국문요약 3

Abstract 5

제1장 서론 12

1. 사업 개요 13

2. 사업의 범위와 진행 과정 17

3. 관련 연구 동향 21

제2장 선행 담화의 추출 29

1. 선행 담화 추출 대상 30

2. 선행 담화 추출 기준 31

3. 선행 담화 추출 과정 및 결과 32

제3장 적대적 가설 문장의 생성 35

1. 적대적 가설 문장 생성을 위한 전략 36

2. 적대적 가설 문장 생성 과정 42

3. 작업자 간 검수 45

제4장 언어 모델 속이기 실험 47

1. 언어 모델 속이기 실험 설계 48

2. 언어 모델 속이기 실험 결과 49

제5장 검증 58

1. 검증 절차와 결과 59

2. 실험 결과의 해석 68

3. 자문회의를 통한 최종 검토 70

제6장 결론 72

1. 요약 73

2. 제언 74

참고문헌 75

[부록] 2022년 말뭉치 함의 분석 연구 및 구축 지침 78

판권기 104

표목차

〈표 1〉 함의/모순/중립 라벨의 정의 18

〈표 2〉 적대적 함의 분석 말뭉치 구축 과정 21

〈표 3〉 영미권 자연어추론 벤치마크의 사례 22

〈표 4〉 데이터 세트의 개요 26

〈표 5〉 적대적 사례의 비교 결과 27

〈표 6〉 적대적 사례를 학습한 경우와 그렇지 않은 경우 BERT의 성능 비교 27

〈표 7〉 적대적 가설 문장 생성 예 45

〈표 8〉 속이기 실험에 활용된 언어모델과 파라미터 크기 48

〈표 9〉 작업자 라벨과 언어 모델 예측 라벨의 속이기 실험 판정 49

〈표 10〉 1라운드 중 검수를 통과한 적대적 가설 문장의 풀링 실험 결과 49

〈표 11〉 2라운드 중 검수를 통과한 적대적 가설 문장의 풀링 실험 결과 50

〈표 12〉 3라운드 중 검수를 통과한 적대적 가설 문장의 풀링 실험 결과 50

〈표 13〉 4라운드 중 검수를 통과한 적대적 가설 문장의 풀링 실험 결과 51

〈표 14〉 5라운드 중 검수를 통과한 적대적 가설 문장의 풀링 실험 결과 51

〈표 15〉 6라운드 중 검수를 통과한 적대적 가설 문장의 풀링 실험 결과 51

〈표 16〉 7라운드 중 검수를 통과한 적대적 가설 문장의 풀링 실험 결과 52

〈표 17〉 1~7라운드 중 검수를 통과한 적대적 가설 문장의 풀링 실험 결과 52

〈표 18〉 KLUE-RoBERTa base 모델에서의 추론 방식별 풀링 성공 비율 56

〈표 19〉 1~7라운드 중 검수를 통과한 적대적 가설 문장의 풀링 실험 결과 57

〈표 20〉 검증에 활용된 언어 모델과 파라미터 59

〈표 21〉 5개 모델 학습에 활용된 데이터 세부 내역 62

〈표 22〉 기존 한국어 NLI 데이터(KLUE-NLI)로 미세 조정된 모델의 성능 64

〈표 23〉 KLUE-NLI와 ANLI의 훈련 데이터로 미세조정을 진행한 모델들의 성능 65

〈표 24〉 ANLI로 미세조정을 진행한 모델의 성능 평가 66

그림목차

〈그림 1〉 대상 문장과 가설 문장 간의 관계 추론 예시 19

〈그림 2〉 국립국어원 신문 말뭉치 2021의 구성 20

〈그림 3〉 HAMLET 작업 공정 24

〈그림 4〉 ANLI 데이터 세트를 통한 인공지능 언어 모델 평가 결과 25

〈그림 5〉 국립국어원 신문말뭉치 2021의 JSON 구조 30

〈그림 6〉 선행 담화의 추출 과정 34

〈그림 7〉 신문으로부터 추출한 선행 담화 예시 34

〈그림 8〉 작업자를 위한 함의분석 말뭉치 작업용 워크벤치 44

〈그림 9〉 작업자 간 검수 진행 과정 46

부록그림목차

[그림 1] 과업수행 절차 82

[그림 2] 적대적 사례 생성 공정 83

[그림 3] 적대적 함의 분석 생성 공정(top-down) 83

[그림 4] 적대적 사례 생성 예시 83

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(2022년) 말뭉치 함의 분석 및 연구 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
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