ㅁ 텍스트 증강

ㅇ 정의:
텍스트 데이터를 증강하기 위해 기존 텍스트를 다양한 방식으로 변환하거나 수정하여 새로운 데이터를 생성하는 기법.

ㅇ 특징:
– 데이터 부족 문제를 해결하여 모델 성능을 향상시킴.
– 자연어 처리(NLP) 작업에서 주로 사용됨.
– 과적합(overfitting)을 방지하는 데 도움을 줌.

ㅇ 적합한 경우:
– 텍스트 데이터가 제한적일 때.
– 데이터의 다양성을 높이고자 할 때.
– 모델 성능을 개선하고 일반화를 강화하려 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 증강된 데이터가 실제 데이터 분포와 다를 경우 모델 성능이 저하될 수 있음.
– 과도한 증강으로 원본 데이터의 의미가 왜곡될 가능성이 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 텍스트 증강은 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 사용된다.
X: 텍스트 증강은 항상 데이터의 품질을 보장한다.

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1. 동의어 교체

ㅇ 정의:
주어진 텍스트에서 특정 단어를 의미가 유사한 동의어로 교체하여 새로운 텍스트 데이터를 생성하는 기법.

ㅇ 특징:
– 간단하면서도 효과적인 텍스트 증강 기법.
– 문맥에 따라 부적절한 동의어가 선택될 가능성이 있음.
– 데이터의 다양성을 높이는 데 기여함.

ㅇ 적합한 경우:
– 단어 수준의 증강이 필요한 경우.
– 데이터의 규모가 작고, 텍스트의 품질이 중요하지 않을 때.

ㅇ 시험 함정:
– 동의어 선택이 문맥을 고려하지 않으면 의미 왜곡이 발생할 수 있음.
– 자동화된 동의어 교체가 항상 정확하지 않을 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: 동의어 교체는 텍스트 데이터의 다양성을 높이는 데 사용된다.
X: 동의어 교체는 항상 문맥을 유지한다.

ㅁ 추가 학습 내용

동의어 교체에서 문맥을 유지하기 위해 BERT나 GPT와 같은 언어 모델을 활용하는 문맥 기반 동의어 교체 기법을 학습하는 것이 중요합니다. 이를 통해 단순히 단어를 바꾸는 것이 아니라, 문맥에 맞는 적절한 동의어를 선택할 수 있도록 합니다. 이러한 언어 모델은 텍스트의 의미를 이해하고 가장 적합한 대체 단어를 제안하는 데 유용합니다.

또한 텍스트 증강 기법으로 역번역을 학습하는 것이 효과적입니다. 역번역은 텍스트를 다른 언어로 번역한 뒤 다시 원래 언어로 번역하여 표현을 다양화하는 방법입니다. 이 과정에서 문장의 의미를 유지하면서도 표현이 달라질 수 있어 데이터 다양성을 높이는 데 도움을 줍니다.

문장 재구성 기법도 학습하면 좋습니다. 문장 재구성은 동일한 의미를 가진 문장을 다른 방식으로 표현하는 방법으로, 텍스트의 구조를 다양화하고 데이터의 품질을 개선하는 데 유용합니다. 이 기법은 자연어 처리 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.

따라서 문맥 기반 동의어 교체, 역번역, 문장 재구성 기법을 함께 학습하여 텍스트 증강의 다양한 방법을 익히는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 데이터의 다양성과 풍부함을 확보하여 모델 학습과 시험 대비에 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.