본 연구는 증오 발언 탐지를 위한 자연어 처리 데이터 증강 기법을 포괄적으로 탐구한다. 기존 방법과 BERT, 대규모 언어 모델의 성능을 비교 분석하여 데이터 증강의 효과와 한계를 제시한다.
데이터 부족 환경에서 결정 경계 인식 데이터 증강 기법을 통해 모델의 효과성과 견고성을 향상시킬 수 있다.
