KB-BERT: 금융 특화 한국어 사전학습 언어모델과 그 응용

김동규; 이동욱; 박장원; 오성우; 권성준; 이인용; 최동원

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김동규 (KB국민은행) 이동욱 (KB국민은행) 박장원 (KB국민은행) 오성우 (KB국민은행) 권성준 (KB국민은행) 이인용 (KB국민은행) 최동원 (KB국민은행)

저널정보: 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제2호

발행연도: 2022.6

수록면: 191 - 206 (16page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

KB-BERT: 금융 특화 한국어 사전학습 언어모델과 그 응용

김동규 , 이동욱 , 박장원 외 3명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

KB-BERT: 금융 특화 한국어 사전학습 언어모델과 그 응용

김동규 , 이동욱 , 박장원 외 4명 지능정보연구 2022.06 학술저널

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

#자연어 처리 #금융 #딥러닝 #사전학습언어모델 #Natural language processing #Finance #Deep learning #BERT #PLM

참고문헌 (26)

참고문헌 신청

김유영, 송민. (2016). 영화 리뷰 감성분석을 위한 텍스트 마이닝 기반 감성 분류기 구축. 지능정보연구, 22(3), 71-89.

송민채, 신경식. (2018). 임베딩과 어텐션 매커니즘에 기반한 LSTM을 이용한 감성분석. 2018 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회 논문집, 107-108.

유소연, 임규건. (2021). 텍스트 마이닝과 의미네트워크 분석을 활용한 뉴스 의제 분석: 코로나 19 관련 감정을 중심으로. 지능정보연구, 27(1), 47-64.

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS'17), 6000–6010.

Tchalakova, M., Gerdemann, D., & Meurers, D. (2011). Automatic Sentiment Classification of Product Reviews Using Maximal Phrases Based Analysis. In Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Approaches to Subjectivity and Sentiment Analysis (WASSA 2.011), 111–117.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김동규

소속기관 KB국민은행

주요연구분야 공학 > 산업공학 TOP 10% 공학 > 컴퓨터학

논문수 12 이용수 1,554

이동욱

소속기관 KB국민은행