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Young Ho Shin commited on May 1, 2022

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 문장임베딩을 찾는데서 [Sentence-BERT](https://www.sbert.net/)라는 모델로 시도했었지만 기존 모델은 BERT 기반 다중언어 모델을 사용함으로
 한국어 문서요약 테스크에 적합하지 않았습니다.
-그래서 한국어 임베딩에 트레이닝이된 [KoBERT](https://github.com/SKTBrain/KoBERT)를 뒷받침으로 Sentence-BERT 모델을 사용하게 됬습니다.
 문장임베딩을 구하고 개요를 생성하는 과정에서 파이썬 [Summarizer](https://github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer) 패키지를 사용하고
 문장경계식별(sentence boundary detection) 등 전처리 및 후처리를 위해 [Spacy](https://spacy.io/) 라이버리를 활용했습니다.

 문장임베딩을 찾는데서 [Sentence-BERT](https://www.sbert.net/)라는 모델로 시도했었지만 기존 모델은 BERT 기반 다중언어 모델을 사용함으로
 한국어 문서요약 테스크에 적합하지 않았습니다.
+그래서 한국어 임베딩에 트레이닝이된 [KoBERT](https://github.com/SKTBrain/KoBERT)를 뒷받침으로 Sentence-BERT 모델을 사용하게 되었습니다.
 문장임베딩을 구하고 개요를 생성하는 과정에서 파이썬 [Summarizer](https://github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer) 패키지를 사용하고
 문장경계식별(sentence boundary detection) 등 전처리 및 후처리를 위해 [Spacy](https://spacy.io/) 라이버리를 활용했습니다.