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저자정보
김윤하 (국민대학교) 전윤수 (현대엔지비) 김준우 (국민대학교) 김남규 (국민대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
228 - 239 (12page)
DOI
10.5626/KTCP.2023.29.5.228

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근 방대한 텍스트 데이터에 대해 사전학습을 수행한 모델인 사전학습 언어모델이 다양한 텍스트 분석에 활용되며 성과를 거두고 있다. 하지만 BERT와 같은 범용 사전학습 언어모델은 전문 도메인의 말뭉치에 대해서는 비교적 낮은 성능을 보인다는 한계를 가지며, 이에 따라 전문 도메인에 맞게 도메인 특화 사전학습 언어모델을 새롭게 개발하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 하지만 이러한 수요에 비해 도메인 특화 사전학습 언어모델을 개발하기 위한 체계적인 전략 및 접근법에 대한 논의는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 도메인 특화 언어모델 개발 시 고려해야할 사항을 정리하여 제안하였으며, 이러한 개발 전략에 따라 자동차 분야 언어모델인 V-BERT를 개발한 사례를 소개하였다. 또한 자동차 분야의 전문 문서에 대한 실험을 통해 V-BERT 기반 CPC 분류 모델이 일반 BERT 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 결론
References

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