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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지인영 (한국체육대학교) 김희동 (한국외국어대학교)
저널정보
국제언어인문학회 인문언어 인문언어 제22권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
111 - 133 (23page)

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The pre-training language model, BERT has achieved a great success in natural language processing by transferring knowledge from rich-resource pre-training task to the low-resource downstream tasks. The model was recognized as a breakthrough or an innovative technology that changed the paradigm of natural language processing. In this paper, a number of studies have been analyzed to classify and compare the research directions. We examined a technical challenges after BERT. In the pre-training process, self-supervised learning is performed, which relies entirely on training data. If we introduce the linguistic knowledge in the course of the training, it would be possible to get better result more effectively. Therefore, it is necessary to develop a method to insert external knowledge such as linguistic information in the training process. The mask language model and the next sentence prediction are being used in BERT's pre-training tasks. Though, to get much deeper understanding of the natural language, some other effective methods are to be studied and developed. Lastly, we should aim to develop eXplainable Artificial Intelligence (XAI) technology in natural language processing, helping us look into the transparent processing. The pre-trained language model focuses on the development of skills that can be used for all the tasks of natural language understanding. A lot of researches are focused on how to adapt language model effectively to downstream tasks based on common language models, even with the case with little data. It is also hoped that the technical analysis reviewed in this study will provide linguists and computer researchers with an opportunity to understand recent technological achievements in the field of natural language processing and to seek joint research.
#pre-trained language model #fine-tuning #attention #self-supervised learning #BERT

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지인영 / 2017 / 심층학습을 이용한 기계번역 기술과 정확도 연구 / 인문언어 19(2):24~46 dbpia 지인영 / 언어모델 비교분석연구 / 2019년 국제언어인문학회 학술대회 google schola 지인영 / 2019 / 비지도학습을 이용하는 다언어 기계번역시스템 기술분석 / 정보산업공학논문집 34 google schola 지인영 / 2020 / 자연언어처리를 위한 언어모델 분석 / 2020년 담화인지언어학회 춘계학술대회논문집 dbpia Cui, Yiming / 2019 / Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT / arXiv:1906.08101v2 [cs.CL] 29 Oct 2019 google schola

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