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초록·키워드
온라인 행정 서비스의 확산과 민원 규모의 증가에 따라 민원 분류 자동화의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 기존 연구는 주로 라벨 데이터를 활용한 범용 언어모델의 미세조정에 집중해 왔으며, 대규모 비라벨 한국어 민원·행정 말뭉치를 활용한 도메인 적응 사전학습(DAPT)의 효과는 충분히 검증되지 않았다. 본 연구에서는 약 1억 3,790만 토큰의 말뭉치를 구축하고 A.X-Encoder-base에 MLM 기반 DAPT를 적용하였고, 17개 분야의 116,042건의 민원 분류 데이터셋을 구축하여 동일한 조건에서 DAPT 적용 여부와 학습 설정에 따른 성능을 비교하였다. 실험 결과, 학습률 1×10⁻⁴에서 1.25에포크 학습한 모델은 정확도 73.4%, Macro F1 72.5%로 기반 모델 대비 각각 0.4%p, 0.3%p 향상되었으며, 이는 민원 도메인 적응의 중요성을 시사한다.
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