데이터 증강(data augmentation)

한국어 텍스트 데이터셋의 데이터 증강(data augmentation)은 자연어 처리(NLP)에서 모델의 성능을 개선하기 위해 사용되는 기법으로, 특히 데이터가 부족할 때 유용합니다. 데이터 증강 기법은 원래의 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 생성함으로써 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 아래는 한국어 텍스트 데이터 증강의 주요 방법과 종류입니다.

1. 백 트랜슬레이션(Back Translation)

• 설명: 원본 문장을 다른 언어로 번역한 후 다시 한국어로 번역하여 새로운 문장을 생성하는 방법입니다.
• 장점: 문장의 의미를 유지하면서도 다양한 표현을 생성할 수 있습니다.

2. 동의어 교체(Synonym Replacement)

• 설명: 문장 내 특정 단어를 같은 의미를 가진 동의어로 교체하여 변형된 문장을 만드는 방법입니다.
• 예시: "학생이 도서관에 갔다" -> "학생이 서재에 갔다"

3. 랜덤 인서트(Random Insertion)

• 설명: 문장에 임의로 단어를 추가하여 새로운 문장을 생성하는 방법입니다.
• 예시: "학생이 도서관에 갔다" -> "학생이 갑자기 도서관에 갔다"

4. 랜덤 스왑(Random Swap)

• 설명: 문장 내 단어의 순서를 바꾸어 새로운 문장을 생성하는 방법입니다.
• 예시: "학생이 도서관에 갔다" -> "도서관에 학생이 갔다"

5. 랜덤 삭제(Random Deletion)

• 설명: 문장에서 임의의 단어를 삭제하여 문장을 단순화하는 방법입니다.
• 예시: "학생이 도서관에 갔다" -> "학생이 갔다"

6. 데이터 노이즈 추가

• 설명: 문장에 타이포그래피적 오류나 오탈자를 의도적으로 삽입하여 모델의 강건성을 높이는 방법입니다.
• 예시: "학생이 도서관에 갔다" -> "학생이 도서관애 갔다"

7. EDA(기초적 데이터 증강)

• 설명: EDA(Easy Data Augmentation)는 앞서 언급한 몇 가지 방법(동의어 교체, 랜덤 인서트, 랜덤 스왑, 랜덤 삭제)을 조합하여 데이터 증강을 수행하는 기법입니다.
• 장점: 단순하고 구현이 용이하여 초기 실험에 적합합니다.

8. 문장 재구성(Rephrasing)

• 설명: 자연어 생성 모델을 사용하여 동일한 의미의 문장을 다양한 표현으로 생성하는 방법입니다.