주제 분류(Topic Classification, TC)는 자연어 문장을 주제가 해당하는 카테고리로 분류하는, 모델의 자연어에 대한 이해를 평가할 수 있는 간단한 task 입니다. 본 프로젝트에서 사용하는 KLUE-TC 벤치마크는 뉴스의 제목을 정치, 사회, 경제 등을 포함한 7개의 주제로 분류한 데이터셋을 사용합니다. 특히 이번 프로젝트는 Data-Centric 프로젝트로서, 베이스라인 모델의 수정 없이 데이터의 개선만으로 성능 향상을 이끌어내는 것이 목표입니다. 데이터는 7,000개의 학습 데이터와 47,785개의 테스트 데이터로 이루어져 있으며, 각 데이터에는 문장에 대한 Graphemes to Phoneme(G2P) noise와 target을 임의로 변경한 labeling error 데이터가 포함되어 있습니다. 이때 개별 데이터의 feature는 각 데이터 샘플의 식별자인 ID, 분류 대상이 되는 자연어 텍스트(기사 제목)에 해당하는 text, 정수로 인코딩된 label인 target, 데이터 샘플의 뉴스 url인 url, 데이터 샘플의 작성 날짜와 시간인 date로 구성되어 있으며, url의 경우 어떤 형태로든 학습에 활용하는 것이 제한됩니다.

• EDA
• g2pK
• CleanLab
• Back Translatoin
• Masked Language Modeling Data Augmentation
• Synthetic Data Generation (T5)
• Contextual Word Embeddings Augmentation (nlapug)
• NAVER News crawling
• Custom W&B Logger

[1] Grootendorst, M. (2022). BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure. Retrieved from https://maartengr.github.io/BERTopic/index.html
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