Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(2021-0-00537,자기지도 학습에 의한 시각적 상식으로 영상에서 보이지 않는 부분을 복원하는 기술)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2021.10a
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- Pages.507-508
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- 2021
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- 2005-3053(pISSN)
Homonym Identification Using Korean Pre-trained Model KE-T5
한국어 사전학습 모델 KE-T5 기반 동형이의어 구별
- Moon, Seona (Korea Electronics Technology Institute) ;
- Seo, Hyeon-Tae (Korea Electronics Technology Institute) ;
- Shin, Saim (Korea Electronics Technology Institute) ;
- Kim, San (Korea Electronics Technology Institute)
- Published : 2021.10.14
Abstract
최근 한국어 자연어처리 과제에서 대형 언어 모델을 통해 다양한 언어처리 작업에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 동형이의어를 구분하는 작업은 문장의 문법성을 정확히 판단하고 비교해야 되기 때문에 어려운 작업이다. KE-T5는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 한국어 대형 언어 모델로 대부분의 자연어처리 과제에서 활용할 수 있으며 복잡한 언어처리 작업에서 높은 성능을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 KE-T5를 활용하여 동형이의어 구별 문제를 수행하고 평가한다.