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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
이유빈 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
517 - 520 (4page)

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기존의 지식을 바탕으로 새로운 것을 만들어내는 중요성이 높아지고 있는 4차 산업혁명 시대인 만큼 우리는 창의적인 능력이 기를 필요가 있다. 이때 글쓰기는 창의력을 키우는 좋은 도구이다. 창의성은 명확하게 정의하기가 어렵기 때문에 최근 몇 년 동안 창의성에 대한 수많은 연구는 딥 러닝 모델에 기반을 두고 있다. 특히 BERT(Bi-directional Encoder Representation from Transformers)는 마스킹 할 일부 단어를 무작위로 선택하여 사전 훈련 단계를 수행한다. 본 논문에서는 마스킹과정에서 참신한 단어에 중점을 둔다. 추출된 참신한 단어를 기반으로 마스킹 하게되면 BERT 모델은 창의적 에세이를 잘 분류할 수 있는 단어에 더 집중할 수 있다. 따라서 우리는 낮은 빈도수에 해당하는 subword들을 참신한 단어로 여겨, 참신한 단어 마스킹 기반 BERT 모델을 제안한다. 실험 결과 제안한 모델이 기존 BERT 모델에 비해 최대 5% 향상되었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안방안
IV. 실험
V. 결론
참고문헌

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