Datum-wise Transformer for Synthetic Tabular Data Detection in the Wild
Created by
Haebom
저자
G. Charbel N. Kindji (IRISA, MALT), Elisa Fromont (MALT, IRISA), Lina Maria Rojas-Barahona, Tanguy Urvoy
개요
본 논문은 생성 모델의 발전으로 인해 증가하는 출판 콘텐츠의 진위 여부에 대한 우려를 해결하기 위해 합성 표 형태 데이터 탐지에 초점을 맞추고 있습니다. 이미지나 텍스트와 같은 균일한 구조의 미디어에 대한 합성 콘텐츠 탐지 방법이 제안되었지만, 산업 및 정부에서 중요한 역할을 하는 합성 표 형태 데이터에 대한 연구는 미흡합니다. 표의 열 수와 유형이 다양하게 변하는 표 형태 데이터의 복잡성을 고려하여, 본 논문에서는 모델이 전에 본 적 없는 표 구조에 배포될 때(in the wild) 합성 표 형태 데이터를 탐지하는 문제를 다룹니다. 새로운 datum-wise transformer 구조를 제안하고 기존 모델보다 성능이 우수함을 보여줍니다. 또한, 도메인 적응 기법을 적용하여 모델의 효과를 향상시켜 더욱 강력한 데이터 위조 탐지 솔루션을 제공합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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기존 모델보다 성능이 우수한 새로운 datum-wise transformer 구조를 제시.
