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저자정보
목진왕 (백석대학교) 이현섭 (백석대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
399 - 402 (4page)

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Recently, with the development of technology, deep learning technology in small device environments such as smartphones has been attracting attention. Therefore, in natural language processing, a question-answering system which is a task that machine find an answer to a user"s question in given context and a weight-lightening study that reduces the size of a natural language processing model have been actively conducted. Knowledge distillation is a representative method for reducing the size of a natural language processing model. And DistilBERT which is a lightweight version of BERT is a representative model of knowledge distillation. However, DistilBERT shows lower accuracy than the original model, BERT. In this paper, we compare the performance of BERT and DistilBERT about KorQuAD, which is a typical Korean question-answer dataset, and propose a design of embedding technique that can improve the performance of DistilBERT.

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
Ⅲ. 비교 실험
Ⅳ. Previous Tag Embedding 기법 설계
V. 결론
참고문헌

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