월간 데이콘 한국어 문장 관계 분류 경진대회

## KLUE-NLI 실험 공유 | Cartography, R-Drop, Ensemble 적용 후기

안녕하세요!

이번 한국어 문장 관계 분류(KLUE-NLI) 대회에서 성능 개선을 위해 여러 실험을 진행한 내용을 정리해 공유합니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

* ✅ Dataset Cartography 기반 샘플 선별 및 데이터 증강
* ✅ KLUE-dev 활용과 Random Sampling 비교
* ✅ R-Drop 계수(α)별 성능 비교
* ✅ Soft Voting / Hard Voting 앙상블 실험


특히 **Cartography로 선별한 751개 샘플만으로 KLUE-dev 전체 3,000개를 사용한 것과 거의 유사한 성능을 확인**했고, **R-Drop과 앙상블 조합을 통해 최종 Leaderboard 0.894**를 달성했습니다.

단순히 결과만 공유하는 것이 아니라, **무엇이 효과가 있었고 무엇은 기대만큼 효과가 없었는지까지** 함께 정리했습니다.

관심 있으신 분들은 아래 노션에서 자세한 실험 과정과 결과를 확인해 보세요. 피드백이나 의견도 환영합니다!


노션 링크 : https://woans0104.notion.site/4-final-37e031f36912805c8ab3dba80ecb3772?source=copy_link
git 링크 :  https://github.com/jmoonxai/NLP-Study/tree/main/Korean_NLI