초록
1. 소개
딥러닝 모델을 활용한 자연어 처리의 발전
최신 모델의 취약점: 잡음이 있는 텍스트
제안된 알고리즘의 효과적인 활용
2. 방법
마스크된 언어 모델 소개
텍스트 정제 알고리즘 설명
3. 실험
3가지 하향 작업에서 제안된 텍스트 정제 방법의 성능 테스트
번역, 자연어 추론, 유사 문장 탐지
4. 결론과 향후 연구
제안된 방법의 효과적인 활용
미래 연구 방향: 더 나은 후보 선정 규칙, 미세 조정을 통한 성능 향상
통계
최신 모델은 잡음이 있는 텍스트에 취약하다.
제안된 알고리즘은 추가 훈련이 필요 없이 모델을 개선할 수 있다.
인용구
"최신 모델은 잡음이 있는 텍스트에 취약하다."
"제안된 알고리즘은 추가 훈련이 필요 없이 모델을 개선할 수 있다."