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저자정보
허희순 (해군사관학교) 윤창민 (해군사관학교) 유영하 (해군사관학교) 용석현 (해군사관학교) 김두영 (해군사관학교)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.6 No.2
발행연도
2023.6
수록면
201 - 206 (6page)
DOI
10.31818/JKNST.2023.06.6.2.201

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본 논문에서는 추가 사전학습을 통한 군사 도메인에 특화된 BERT 모델을 제안한다. 기존 BERT 모델은 범용 코퍼스로 학습되어 특징 도메인에서의 활용에 최적화되어 있지 않다. 모델 학습을 위해 국방일보와 군사뉴스로부터 110만 개의 군사 문장과 6,900개의 군사용어를 수집하여 코퍼스를 구축하였다. 이후, 토크나이저를 구축하고 MLM학습을 통해 모델을 훈련했다. 또한, 성능 평가를 위해 MIL-BERT와 기존 한국어 BERT 모델인 KcBERT와 KoBERT 간의 군사 문장 분류 실험을 진행했다. 실험 결과, MIL-BERT가 정확도 측면에서 2 % 우수한 성능을 보였다.
#자연어처리(Natural Language Processing) #군사 언어(Military Corpus) #사전학습 언어모델(Pre-trained language model) #문장 분류(Sentence Classification) #심층 학습(Deep Learning)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

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