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▼a 국방 표준 자연어 데이터셋을 활용한 BART 기반 군사 문장 분류 및 요약 성능 비교 =
▼x Comparison of BART-based Military Sentence Classification and Summarization Performance using Defense Standard Natural Language Dataset /
▼d 고관우
▼a 논산 :
▼b 국방대학교 국방관리대학원,
▼c 2024
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▼c 26 cm
▼a 지도교수: 이수진
▼a 요약 수록
▼a 목차 정보 수록
▼a 학위논문 (석사) --
▼b 국방대학교 국방관리대학원,
▼c 컴퓨터공학전공,
▼d 2024.01
▼a 참고문헌수록
▼a 영어 요약 있음
▼a 컴퓨터공학전공
▼a 국방 표준 자연어 데이터셋
▼a 군사 도메인
▼a 사전학습 언어모델
▼a BART
▼a Mil-BART
▼a 자연어처리
▼a 문장 분류
▼a Defense Standard Natural Language Dataset
▼a Military Domain, Pre-trained Language Model
▼a BART
▼a Mil-BART
▼a Natural Language Processing
▼a Sentence Classification
▼a 고관우
▼a 이수진
▼a (군대학) 학위논문
| 자료유형 : | (군대학) 학위논문 |
|---|---|
| 분류기호 : | 393.8 |
| 서명/저자사항 : | 국방 표준 자연어 데이터셋을 활용한 BART 기반 군사 문장 분류 및 요약 성능 비교 = Comparison of BART-based Military Sentence Classification and Summarization Performance using Defense Standard Natural Language Dataset / 고관우 |
| 발행사항 : | 논산 : 국방대학교 국방관리대학원, 2024 |
| 형태사항 : | 58 p. ; 26 cm |
| 일반주기 : | 지도교수: 이수진 |
| 일반주기 : | 요약 수록 |
| 일반주기 : | 목차 정보 수록 |
| 학위논문주기 : | 학위논문 (석사) -- 국방대학교 국방관리대학원, 컴퓨터공학전공, 2024.01 |
| 서지주기 : | 참고문헌수록 |
| 개인저자 : | 고관우 |
| 개인저자 : | 이수진 |
| 언어 | 한국어 |
| 원문보기 : |
국방 표준 자연어 데이터셋을 활용한 BART 기반 군사 문장 분류 및 요약 성능 비교 = Comparison of BART-based Military Sentence Classification and Summarization Performance using Defense Standard Natural Language Dataset |
|---|
제1장 서 론
제1절 연구 배경 및 목적
제2절 연구 범위 및 방법
제2장 관련연구
제1절 기준모델
제2절 도메인 특화 학습
제3절 적응형 토크나이저
제3장 군사 도메인 특화 사전학습 언어모델
제1절 Mil-BART
제2절 데이터셋
제3절 Mil-BART-summarization
제4장 결과 및 분석
제1절 군사교범 – 비군사 문장 분류
제2절 국방논단 – 비군사 문장 이진분류
제3절 문장 분류 실험 결과 및 분석
제4절 텍스트 요약 실험 및 결과
제5장 결 론
참고문헌
ABSTRACT
국방예산과 국방기획관리 : 한국과 미국
391.08 최775ㄱ
(한국군이 새롭게 거듭나기 위한) 강군의 조건
390.911 강654ㄱ
한반도 안보 리포트 : 북한의 군사력 및 전쟁위협 평가. 2025
390.9111 국384ㅎ
신국방정책론
391.1 한747ㅅ
인지전 : 뇌를 해킹하는 심리전술
390.18 송691ㅇ
미래 지능화전장시대 해군력 발전방향
397 배937ㅁ
지휘상담 : 그 기초와 실제 개정2판
391.31 김796ㅈ
최근 주목받는 사이버 보안 및 안보에 관한 기술 시장 동향과 사업 전망
392.17 케325ㅊ
콜디츠 : 나치 포로수용소를 뒤흔든 집요한 탈출과 생존의 기록
392.19054 매314ㅋ김
푸틴의 스파이 기관들 : 오늘과 어제 : FSB,GRU,SVR,KGB 등의 공작 수법
392.2 이586ㅍ
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