Machine learningDeep learning / NLP / CV
도메인 적응형 개체명 인식
도메인 적응형 개체명 인식(DA-NER)은 소스 도메인에서 훈련된 모델을 타겟 도메인에 전이하거나 적응시켜 개체명 인식을 수행하며, 도메인별 사전 훈련, 적대적 정렬 또는 특징 증강과 같은 기법을 사용합니다. 이는 표준 NER 모델이 훈련 도메인 외부에서 배포될 때 발생하는 성능 저하 문제를 해결합니다.
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출처
- Lee, J., Yoon, W., Kim, S., Kim, D., Kim, S., So, C. H., & Kang, J. (2020). BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining. Bioinformatics, 36(4), 1234–1240. DOI: 10.1093/bioinformatics/btz682 ↗
- Blitzer, J., McDonald, R., & Pereira, F. (2006). Domain adaptation with structural correspondence learning. Proceedings of the 2006 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 120–128. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-adaptive Named Entity Recognition (DA-NER). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/domain-adaptive-named-entity-recognition
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- BERT 기반 분류딥러닝↔ compare
- 도메인 적응형 BERT 기반 분류딥러닝↔ compare
- 미세 조정된 개체명 인식딥러닝↔ compare
- 개체명 인식 (NER)텍스트 마이닝↔ compare
- BERT 기반 전이 학습을 이용한 분류딥러닝↔ compare