KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
BTS: 한국어 BERT를 사용한 텍스트 세그멘테이션 |
| 영문제목(English Title) |
BTS: Leveraging Korean BERT for Text Segmentation |
| 저자(Author) |
전재민
최우용
최수정
박세영
Jaemin Jeon
Wooyong Choi
Su Jeong Choi
Seyoung Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0413 ~ 0415 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
텍스트 세그멘테이션은 여러 주제로 이루어진 문서를 주제별로 나누는 태스크이다. 이를 해결하기 위해서는 문장 간의 관계를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 BERT를 활용한 텍스트 세그멘테이션 모델을 제안한다. BERT는 다량의 데이터로 다음 문장 예측을 통한 사전학습을 통하여 문장 간의 연관성을 학습한다. 제안 모델은 BERT 기반 인코더를 통해 임베딩 된 표현으로 두 문장 간 문단 구분을 위한 이진분류를 학습한다. 본 논문은 제안 모델을 평가하기 위하여 포털 뉴스 기사의 사설 및 칼럼 데이터를 사용해 F1 스코어와 텍스트 세그멘테이션 성능 측정 지표인 세그먼트 오류율을 측정했다. 실험 결과, 제안 모델은 이전 연구들과 비교해서 모든 측면에서 향상된 결과를 볼 수 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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| 파일첨부 |
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