Machine learningDeep learning / NLP / CV
설명 가능한 RoBERTa 기반 분류
설명 가능한 RoBERTa 기반 분류는 레이블이 지정된 텍스트 데이터에 RoBERTa 트랜스포머 모델을 미세 조정(fine-tune)한 다음, SHAP, LIME 또는 어텐션 분석과 같은 사후 설명 가능성(post-hoc interpretability) 방법을 적용하여 각 예측을 유도한 토큰 또는 특징을 밝혀냅니다. 이는 최첨단 NLP 성능과 인간이 이해할 수 있는 추론을 연결하여 정확성과 투명성 요구 사항을 모두 충족합니다.
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출처
- Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., Levy, O., Lewis, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. link ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30, 4765–4774. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable RoBERTa-based Text Classification with Post-hoc Interpretation. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/explainable-roberta-based-classification
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