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대규모 분류 체계에서 계층적 샘플링을 활용한 문서의 분류

Classification using Hierarchical Sampling in Large Classification System

한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회, 2017 Oct. 13, 2017년, pp.51 - 55  

홍성모 ,  장헌석 ,  강인호

초록
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대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 계층이 있는 대규모 분류체계 내에서 텍스트를 분류하고자 할 때, 학습에 사용하는 효과적인 샘플링 방법을 제시한다. 카테고리가 많은 특성 때문에 모델이 학습에 실패하는 현상을 극복하기 위해, 계층적 구조를 활용한 네거티브 샘플링(Negative Sampling)을 사용하여 학습을 국지적으로 수행하였다.
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