Acknowledgement
이 논문은 2023년 정부(과학기술정보통신부) 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2022-0-01199, 융합보안대학원(성균관대학교))
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.288-289
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Recommendation System by Extracting Scholarship Information with a BERT's Q&A Model
BERT Q&A 모델을 활용한 장학금 정보 추출 및 추천 시스템
- Byeongjun Kang (Dept. of Business Administration, Sungkyunkwan University) ;
- Kyujin Kim (Dept. of Children and Youth, Sungkyunkwan University) ;
- Jinah Park (Dept. of Culture and Technology, Sungkyunkwan University) ;
- Ijun Jang (Dept. of Statics, Sungkyunkwan University) ;
- Jaehyun Joo (Dept. of Business Administration, Sungkyunkwan University) ;
- Hyungjoon Koo (Dept. of Computer Science and Engineering, Sungkyunkwan University)
- 강병준 (성균관대학교 경영학과 ) ;
- 김규진 (성균관대학교 아동청소년학과) ;
- 박진아 (성균관대학교 컬처앤테크놀로지융합전공 ) ;
- 장이준 (성균관대학교 통계학과 ) ;
- 주재현 (성균관대학교 경영학과 ) ;
- 구형준 (성균관대학교 소프트웨어학 )
- Published : 2023.05.18
Abstract
본 논문은 글로벌 이슈로 인한 인플레이션과 대학 등록금 인상 우려 등으로 인해 장학금의 중요성이 부각되고 있는 상황을 고려하여 기존의 장학금 공고 게시물을 수집한 후 BERT Q&A (Bidirectional Encoder Representations from Transformers Question & Answering) 모델을 이용해 개별 맞춤형 장학 공고를 추천하는 시스템을 제안한다. 우선 웹 크롤링을 통해 장학금 정보를 수집하고, BERT Q&A 모델과 사전에 정의한 규칙 기반으로 핵심 정보를 추출한다. 이후 분류 과정을 거쳐 사용자가 입력한 정보와 매칭하여 조건에 맞는 장학금 게시물을 추천할 수 있는 어플리케이션을 구현하였다.
Keywords