닫기
Loading..

전자정보연구정보센터 ICT 융합 전문연구정보의 집대성

학술대회 프로시딩

홈 홈 > 연구문헌 > 학술대회 프로시딩 > 한국정보과학회 학술대회 > KCC 2019

KCC 2019

Current Result Document : 206 / 738 이전건 이전건   다음건 다음건

한글제목(Korean Title) BERT를 이용한 한국어 자연어처리: 개체명 인식, 감성분 석, 의존 파싱, 의미역 결정
영문제목(English Title) BERT for Korean Natural Language Processing: Named Entity Tagging, Sentiment Analysis, Dependency Parsing and Semantic Role Labeling
저자(Author) 박광현   나승훈   신종훈   김영길   Kwang-Hyeon Park   Seung-Hoon Na   Jong-Hoon Shin   Young-Kil Kim  
원문수록처(Citation) VOL 46 NO. 01 PP. 0584 ~ 0586 (2019. 06)
한글내용
(Korean Abstract)
최근 자연어처리는 사전 학습된 언어모델인 BERT를 활용한 모델들이 SOTA(State-Of-The-Art)를 이루고 있다. 사전학습 된 BERT모델은 약간의 fine-tuning을 통하여 많은 성능 향상을 보이지만 대용량 코퍼스를 이용해 학습을 하는데 많은 리소스와 시간이 필요하다. 본 논문에서는 540MB의 코퍼스를 이용해 한국어 BERT 모델을 학습시키고 여러 한국어 자연어처리 task 개체명 인식, 감성분석, 의존 파싱, 의미역결정에서 성능이 향상됨을 보인다.
영문내용
(English Abstract)
키워드(Keyword)
원문 PDF 다운로드