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GPT-based Data Augmentation Method for Improving Emotion Analysis Model Performance
감정분석 모델성능 향상을 위한 GPT기반 데이터 증강 방법

韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, v.22 no.1, 2024년, pp.61 - 69  

Kim, Cheolmin ,  Jung, Hyunjun

초록이 없습니다.

참고문헌 (19)

  1. LeCun, Yann, Bengio, Yoshua, Hinton, Geoffrey. Deep learning. Nature, vol.521, no.7553, 436-444.

  2. 10.1109/IJCNN.2000.857823 R. Caruana, S. Lawrence, and L. Giles, "Overfitting in neural nets: Backpropagation, conjugate gradient, and early stopping", Proc. of the 13th International Conference on Neural Information Processing Systems, Cambridge, United States, pp. 381-387, Jan. 2000. 

  3. Hinton, Geoffrey E., Osindero, Simon, Teh, Yee-Whye. A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets. Neural computation, vol.18, no.7, 1527-1554.

  4. N. Srivastava, et al., "Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting", Journal of Machine Learning Research, Vol. 15, No. 1, pp. 1929-1958, Jan. 2014. 

  5. Salamon, Justin, Bello, Juan Pablo. Deep Convolutional Neural Networks and Data Augmentation for Environmental Sound Classification. IEEE signal processing letters, vol.24, no.3, 279-283.

  6. 10.1109/ICASSP.2016.7472917 

  7. Khan, Azal Ahmad, Chaudhari, Omkar, Chandra, Rohitash. A review of ensemble learning and data augmentation models for class imbalanced problems: Combination, implementation and evaluation. Expert systems with applications, vol.244, 122778-.

  8. Shorten, Connor, Khoshgoftaar, Taghi M., Furht, Borko. Text Data Augmentation for Deep Learning. Journal of big data, vol.8, no.1, 101-.

  9. 10.48550/arXiv.2303.10420 

  10. 10.48550/arXiv.1901.11196 

  11. 조희찬, 문종섭. 적은 양의 데이터에 적용 가능한 계층별 데이터 증강 알고리즘. Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, vol.20, no.6, 65-72.

  12. Chawla, N. V., Bowyer, K. W., Hall, L. O., Kegelmeyer, W. P.. SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. The journal of artificial intelligence research, vol.16, 321-357.

  13. 10.1109/WCSE.2009.756 

  14. Lee, Won-Min, On, Byung-Won. Generating Emotional Sentences Through Sentiment and Emotion Word Masking-based BERT and GPT Pipeline Method. 韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, vol.19, no.9, 29-40.

  15. 10.2139/ssrn.4337484 

  16. 10.48550/arXiv.2203.11364 

  17. Soo-Hwan Lee, Ki-Sang Song. Prompt engineering to improve the performance of teaching and learning materials Recommendation of Generative Artificial Intelligence. 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, vol.28, no.8, 195-204.

  18. AI Hub, "Emotional conversation corpus", https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&dataSetSn=86 [accessed: Dec. 2022.] 

  19. Wang, Jiapeng, Dong, Yihong. Measurement of Text Similarity: A Survey. Information, vol.11, no.9, 421-.

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