KCC 2021
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| 한글제목(Korean Title) |
사전학습 언어모델 기반 뉴스 군집화의 성능 향상 방법 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A method to improve news clustering using pre-trained language model |
| 저자(Author) |
이병욱
Byungwuek Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0516 ~ 0518 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 개발되는 사전학습 언어 모델들은 여러 자연어 처리 문제에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 이것을 이용하여 특정 뉴스 섹션 기사들의 세부 주제 간 차이를 구분하는 군집화를 수행하였다. 이 때 단순히 거리 비교에 의한 군집화 방법을 적용하는 것은 계산 속도를 저하시키고, 높은 성능으로 연결되지 않았다. 이 연구에서는 뉴스 기사 군집화에 사전학습 언어 모델을 사용하면서 이런 부분들을 해결할 수 있는 방법을 확인하였다. 한글 기반 BERT 언어 모델을 관련 뉴스들로 fine-tuning한 후 기사들을 백터화 하였다. 오토인코더(AE) 방식의 표현 학습을 통해 차원을 축소하고 새로운 데이터 표현 값을 얻었다. 최종적으로 군집화를 적용하여 향상된 성능으로 뉴스 기사들을 몇 개의 세부 주제들로 구분할 수 있었다. 이 연구 결과는 다수의 뉴스 기사 가운데 필요한 기사를 사전적으로 신속하게 찾기 위한 필터링 작업 등의 수행에 유용할 것으로 생각된다. |
영문내용
(English Abstract) |
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