BERT를 이용한 한국어 자연어처리: 개체명 인식, 감성분석, 의존 파싱, 의미역 결정

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한글제목(Korean Title)	BERT를 이용한 한국어 자연어처리: 개체명 인식, 감성분석, 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)
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