성격 탐지

대규모 언어 모델 기반 텍스트 증강을 통한 향상된 성격 탐지 모델

대규모 언어 모델(LLM)의 지식을 활용하여 소규모 모델의 성격 탐지 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 구체적으로 LLM을 활용하여 의미, 감정, 언어학적 측면에서 게시물 분석을 생성하고, 이를 대조 학습에 활용하여 게시물 표현을 향상시킨다. 또한 LLM을 활용하여 성격 레이블에 대한 설명을 생성하여 레이블 정보를 풍부하게 한다.

대규모 언어 모델 기반 텍스트 증강을 통한 향상된 성격 탐지 모델

대규모 언어 모델 기반 텍스트 증강을 통한 성격 탐지 모델 향상