jhgan commited on
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3d13862
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3
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4
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9
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10
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+ "initializer_range": 0.02,
12
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13
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14
+ "max_position_embeddings": 512,
15
+ "model_type": "bert",
16
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17
+ "num_hidden_layers": 12,
18
+ "pad_token_id": 1,
19
+ "position_embedding_type": "absolute",
20
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21
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22
+ "type_vocab_size": 2,
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+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
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+ oid sha256:71211503ec40ca1d846ccdf21ec10dde7190ad06a1788dbf371320ba87c2f7f1
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+ {"unk_token": "[UNK]", "sep_token": "[SEP]", "pad_token": "[PAD]", "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]", "max_len": 512, "model_max_length": 512, "special_tokens_map_file": null, "tokenizer_file": null, "name_or_path": "monologg/kobert", "tokenizer_class": "KoBertTokenizer"}
0_KoBertTransformer/vocab.txt ADDED
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893
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895
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896
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897
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898
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899
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900
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901
+ ▁검찰
902
+ ▁검찰에
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1173
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1176
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1771
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1773
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2126
+ ▁문제
2127
+ ▁문제가
2128
+ ▁문제는
2129
+ ▁문제로
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2131
+ ▁문제에
2132
+ ▁문제점
2133
+ ▁문화
2134
+ ▁문화체육관광부
2135
+ ▁묻
2136
+ ▁물
2137
+ ▁물가
2138
+ ▁물건
2139
+ ▁물놀이
2140
+ ▁물량
2141
+ ▁물론
2142
+ ▁물류
2143
+ ▁물리
2144
+ ▁물어
2145
+ ▁물품
2146
+ ▁뭐
2147
+ ▁뭔가
2148
+ ▁뮤지컬
2149
+ ▁뮤직비디오
2150
+ ▁미
2151
+ ▁미국
2152
+ ▁미국의
2153
+ ▁미니
2154
+ ▁미드필더
2155
+ ▁미디어
2156
+ ▁미래
2157
+ ▁미래부
2158
+ ▁미래창조과학부
2159
+ ▁미뤄
2160
+ ▁미리
2161
+ ▁미만
2162
+ ▁미모
2163
+ ▁미사일
2164
+ ▁미소
2165
+ ▁미얀마
2166
+ ▁미치는
2167
+ ▁미치지
2168
+ ▁미칠
2169
+ ▁미투데이
2170
+ ▁민
2171
+ ▁민간
2172
+ ▁민낯
2173
+ ▁민생
2174
+ ▁민원
2175
+ ▁민족
2176
+ ▁민주
2177
+ ▁민주당
2178
+ ▁민주당은
2179
+ ▁민주주의
2180
+ ▁민주통합당
2181
+ ▁믿고
2182
+ ▁밀
2183
+ ▁밀려
2184
+ ▁밀어
2185
+ ▁및
2186
+ ▁밑
2187
+ ▁바
2188
+ ▁바꾸
2189
+ ▁바꿔
2190
+ ▁바뀌
2191
+ ▁바뀐
2192
+ ▁바다
2193
+ ▁바닥
2194
+ ▁바라
2195
+ ▁바란다
2196
+ ▁바람
2197
+ ▁바로
2198
+ ▁바이러스
2199
+ ▁바탕으로
2200
+ ▁박
2201
+ ▁박근혜
2202
+ ▁박명수
2203
+ ▁박수
2204
+ ▁박인비
2205
+ ▁박지성
2206
+ ▁밖에
2207
+ ▁밖으로
2208
+ ▁반
2209
+ ▁반대
2210
+ ▁반도체
2211
+ ▁반드시
2212
+ ▁반등
2213
+ ▁반면
2214
+ ▁반박했다
2215
+ ▁반발
2216
+ ▁반복
2217
+ ▁반영
2218
+ ▁반응
2219
+ ▁반응을
2220
+ ▁반전
2221
+ ▁받
2222
+ ▁받게
2223
+ ▁받고
2224
+ ▁받기
2225
+ ▁받는
2226
+ ▁받는다
2227
+ ▁받아
2228
+ ▁받아들여
2229
+ ▁받아들이
2230
+ ▁받았
2231
+ ▁받았다
2232
+ ▁받으며
2233
+ ▁받은
2234
+ ▁받을
2235
+ ▁받지
2236
+ ▁발
2237
+ ▁발견
2238
+ ▁발견됐다
2239
+ ▁발굴
2240
+ ▁발급
2241
+ ▁발매
2242
+ ▁발목
2243
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2244
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2245
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2246
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2247
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2248
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2249
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2250
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2251
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2252
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2253
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2254
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2256
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2257
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2259
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2261
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2262
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2263
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2264
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2265
+ ▁밝힌
2266
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2267
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2268
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2269
+ ▁방문
2270
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2271
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2272
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2273
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2274
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2280
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2290
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2291
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2300
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2301
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2302
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2304
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2308
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2310
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2311
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2329
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2331
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2332
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2334
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2335
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2336
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2337
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2338
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2339
+ ▁벽
2340
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2341
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2342
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2343
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2344
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2345
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2346
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2347
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2348
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2349
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2350
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2351
+ ▁별도의
2352
+ ▁병
2353
+ ▁병역
2354
+ ▁병원
2355
+ ▁병행
2356
+ ▁보
2357
+ ▁보건
2358
+ ▁보건복지부
2359
+ ▁보고
2360
+ ▁보고서
2361
+ ▁보관
2362
+ ▁보급
2363
+ ▁보기
2364
+ ▁보내
2365
+ ▁보낸
2366
+ ▁보냈다
2367
+ ▁보는
2368
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2369
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2370
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2371
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2372
+ ▁보도했다
2373
+ ▁보면
2374
+ ▁보상
2375
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2376
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2378
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2379
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2380
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2381
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2382
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2383
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2384
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2385
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2386
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2387
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2388
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2389
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2390
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2391
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2392
+ ▁보이지
2393
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2394
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2395
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2396
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2397
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2398
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2399
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2400
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2401
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2403
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2457
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2458
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2460
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2461
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2462
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2463
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2464
+ ▁북미
2465
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2466
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2467
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2468
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2469
+ ▁분
2470
+ ▁분노
2471
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2472
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2473
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2476
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2477
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2478
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2479
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2480
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2481
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2503
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2507
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2509
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2510
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2513
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2514
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2515
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2516
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2517
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2519
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2520
+ ▁비교적
2521
+ ▁비교해
2522
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2523
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2524
+ ▁비대위원장
2525
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2526
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2530
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2531
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2532
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2533
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2534
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2535
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2536
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2537
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2539
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2540
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2541
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2542
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2543
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2544
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2546
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2547
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2548
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2549
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2550
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2551
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2552
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2561
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2562
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2563
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2564
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2565
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2566
+ ▁빼앗
2567
+ ▁뽐내
2568
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2569
+ ▁뽑
2570
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2571
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2572
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2573
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2574
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2575
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2576
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2577
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2578
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2580
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2581
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2584
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2586
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2587
+ ▁사람들이
2588
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2589
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2590
+ ▁사람이
2591
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2592
+ ▁사랑을
2593
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2595
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2612
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2618
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2632
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2633
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2639
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2640
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2641
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2642
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2643
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2644
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2645
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2646
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2647
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2648
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2649
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2650
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2651
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2652
+ ▁삼성
2653
+ ▁삼성생명
2654
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2655
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2656
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2658
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2660
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2661
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2662
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2663
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2664
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2665
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2666
+ ▁상대로
2667
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2668
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2669
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2670
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2671
+ ▁상승
2672
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2673
+ ▁상승세를
2674
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2675
+ ▁상승했다
2676
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2677
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2678
+ ▁상장
2679
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2680
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2682
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2683
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2684
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2690
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2691
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2705
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2706
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2708
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2709
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2710
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2712
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2713
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2720
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2722
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2723
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2724
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2725
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2726
+ ▁서비스를
2727
+ ▁서울
2728
+ ▁서울대
2729
+ ▁서울시
2730
+ ▁서울중앙지검
2731
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2732
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2733
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2734
+ ▁석유
2735
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2736
+ ▁선거
2737
+ ▁선고
2738
+ ▁선고받
2739
+ ▁선고했다
2740
+ ▁선두
2741
+ ▁선물
2742
+ ▁선박
2743
+ ▁선발
2744
+ ▁선발투수
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+ ▁선보였다
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+ ▁선보이며
2749
+ ▁선보인
2750
+ ▁선보인다
2751
+ ▁선보일
2752
+ ▁선사
2753
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2754
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2755
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2757
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2759
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2760
+ ▁선예
2761
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2762
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2763
+ ▁선정됐다
2764
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2765
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2766
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2767
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2770
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2771
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2772
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2773
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2774
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2775
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2776
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2778
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2779
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2780
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2781
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2782
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2783
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3332
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3344
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3937
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3938
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3970
+ ▁재
3971
+ ▁재가동
3972
+ ▁재개
3973
+ ▁재건축
3974
+ ▁재계약
3975
+ ▁재난
3976
+ ▁재능
3977
+ ▁재무
3978
+ ▁재미
3979
+ ▁재미있
3980
+ ▁재발
3981
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3983
+ ▁재산
3984
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3985
+ ▁재정
3986
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3987
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3988
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3989
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3990
+ ▁쟁점
3991
+ ▁저
3992
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3993
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3994
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3995
+ ▁저장
3996
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3997
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3998
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3999
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4000
+ ▁적극적인
4001
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4002
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4004
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4007
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4010
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4011
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4012
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4013
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4014
+ ▁전개
4015
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4017
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4018
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4019
+ ▁전남
4020
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4021
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4022
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4023
+ ▁전달
4024
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4025
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4026
+ ▁전략
4027
+ ▁전력
4028
+ ▁전망
4029
+ ▁전망된다
4030
+ ▁전망이다
4031
+ ▁전망치
4032
+ ▁전망했다
4033
+ ▁전면
4034
+ ▁전문
4035
+ ▁전문가
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4037
+ ▁전문가들은
4038
+ ▁전반
4039
+ ▁전반기
4040
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4041
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4042
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4048
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4050
+ ▁전자
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4065
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4066
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4067
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4068
+ ▁절
4069
+ ▁절감
4070
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4071
+ ▁절반
4072
+ ▁절차
4073
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4074
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4075
+ ▁점
4076
+ ▁점검
4077
+ ▁점도
4078
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4079
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4080
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4081
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4082
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4083
+ ▁점이다
4084
+ ▁점점
4085
+ ▁점차
4086
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4087
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4088
+ ▁접근
4089
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4090
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4091
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4093
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4094
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4095
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4096
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4097
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4099
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4100
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4101
+ ▁정도로
4102
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4103
+ ▁정말
4104
+ ▁정보
4105
+ ▁정보를
4106
+ ▁정보통신
4107
+ ▁정부
4108
+ ▁정부가
4109
+ ▁정부는
4110
+ ▁정부와
4111
+ ▁정부의
4112
+ ▁정부조직
4113
+ ▁정비
4114
+ ▁정상
4115
+ ▁정상화
4116
+ ▁정상회담
4117
+ ▁정식
4118
+ ▁정신
4119
+ ▁정착
4120
+ ▁정책
4121
+ ▁정책을
4122
+ ▁정체
4123
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4124
+ ▁정치권
4125
+ ▁정치적
4126
+ ▁정확한
4127
+ ▁정확히
4128
+ ▁정황
4129
+ ▁제
4130
+ ▁제거
4131
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4132
+ ▁제공하고
4133
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4134
+ ▁제공한다
4135
+ ▁제기
4136
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4137
+ ▁제대로
4138
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4139
+ ▁제목으로
4140
+ ▁제시
4141
+ ▁제시한
4142
+ ▁제시했다
4143
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4144
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4145
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4146
+ ▁제외한
4147
+ ▁제임스
4148
+ ▁제작
4149
+ ▁제작발표회
4150
+ ▁제작진
4151
+ ▁제재
4152
+ ▁제조
4153
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4154
+ ▁제조업체
4155
+ ▁제주
4156
+ ▁제주도
4157
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4158
+ ▁제치고
4159
+ ▁제품
4160
+ ▁제품을
4161
+ ▁제한
4162
+ ▁제휴
4163
+ ▁조
4164
+ ▁조건
4165
+ ▁조금
4166
+ ▁조금씩
4167
+ ▁조기
4168
+ ▁조달
4169
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4171
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4172
+ ▁조사
4173
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4174
+ ▁조사됐다
4175
+ ▁조사를
4176
+ ▁조사하고
4177
+ ▁��선
4178
+ ▁조성
4179
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4180
+ ▁조심
4181
+ ▁조언
4182
+ ▁조율
4183
+ ▁조작
4184
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4185
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4186
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4189
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4190
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4191
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4192
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4193
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4194
+ ▁존재
4195
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4196
+ ▁졸업
4197
+ ▁좀
4198
+ ▁종
4199
+ ▁종교
4200
+ ▁종로구
4201
+ ▁종료
4202
+ ▁종류
4203
+ ▁종목
4204
+ ▁종합
4205
+ ▁좋
4206
+ ▁좋겠다
4207
+ ▁좋다
4208
+ ▁좋아
4209
+ ▁좋았
4210
+ ▁좋은
4211
+ ▁좋지
4212
+ ▁좌
4213
+ ▁죄
4214
+ ▁주
4215
+ ▁주가
4216
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4217
+ ▁주거
4218
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4219
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4220
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4221
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4222
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4223
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4224
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4225
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4226
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4227
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4228
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4229
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4230
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4231
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4232
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4233
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4234
+ ▁주요
4235
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4236
+ ▁주인공
4237
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4238
+ ▁주장했다
4239
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4240
+ ▁주제
4241
+ ▁주제로
4242
+ ▁주주
4243
+ ▁주최
4244
+ ▁주택
4245
+ ▁죽
4246
+ ▁죽음
4247
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4248
+ ▁준공
4249
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4250
+ ▁준비
4251
+ ▁준수
4252
+ ▁준우승
4253
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4254
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4255
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4256
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4257
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4258
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4274
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4281
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4284
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4285
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4286
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4287
+ ▁증가
4288
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4289
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4290
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4291
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4297
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4298
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4299
+ ▁지구
4300
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4309
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4320
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4321
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4322
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4323
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4324
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4325
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4326
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4327
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4328
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4329
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4330
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4331
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4332
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4333
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4334
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4335
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4336
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4337
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4338
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4339
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4340
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4341
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4342
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4343
+ ▁지켜
4344
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4345
+ ▁지키
4346
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4347
+ ▁지하
4348
+ ▁지하철
4349
+ ▁지휘
4350
+ ▁직
4351
+ ▁직구
4352
+ ▁직무
4353
+ ▁직업
4354
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4355
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4356
+ ▁직장
4357
+ ▁직장인
4358
+ ▁직전
4359
+ ▁직접
4360
+ ▁직후
4361
+ ▁진
4362
+ ▁진단
4363
+ ▁진료
4364
+ ▁진보
4365
+ ▁진술
4366
+ ▁진실
4367
+ ▁진입
4368
+ ▁진주의료원
4369
+ ▁진짜
4370
+ ▁진출
4371
+ ▁진행
4372
+ ▁진행됐다
4373
+ ▁진행되는
4374
+ ▁진행된
4375
+ ▁진행된다
4376
+ ▁진행될
4377
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4378
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4379
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4380
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4381
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4382
+ ▁질문에
4383
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4384
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4386
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4387
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4388
+ ▁집권
4389
+ ▁집단
4390
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4391
+ ▁집행
4392
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4393
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4394
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4396
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4397
+ ▁짜
4398
+ ▁짧은
4399
+ ▁쪽
4400
+ ▁쪽으로
4401
+ ▁찍
4402
+ ▁찍은
4403
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4404
+ ▁차관
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4406
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4407
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4424
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4425
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4426
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4427
+ ▁찬성
4428
+ ▁참
4429
+ ▁참가
4430
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4431
+ ▁참고
4432
+ ▁참석
4433
+ ▁참석한
4434
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4435
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4436
+ ▁참여
4437
+ ▁참여한
4438
+ ▁참의원
4439
+ ▁창
4440
+ ▁창단
4441
+ ▁창업
4442
+ ▁창원
4443
+ ▁창조
4444
+ ▁창출
4445
+ ▁찾기
4446
+ ▁찾는
4447
+ ▁찾아
4448
+ ▁찾았다
4449
+ ▁찾은
4450
+ ▁찾을
4451
+ ▁찾지
4452
+ ▁채
4453
+ ▁채권
4454
+ ▁채널
4455
+ ▁채무
4456
+ ▁채용
4457
+ ▁채택
4458
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4459
+ ▁책임
4460
+ ▁책임을
4461
+ ▁챔피언십
4462
+ ▁챙겨
4463
+ ▁챙기
4464
+ ▁챙긴
4465
+ ▁처
4466
+ ▁처리
4467
+ ▁처벌
4468
+ ▁처분
4469
+ ▁처음
4470
+ ▁처음으로
4471
+ ▁처음이다
4472
+ ▁천
4473
+ ▁천안
4474
+ ▁철
4475
+ ▁철강
4476
+ ▁철거
4477
+ ▁철저한
4478
+ ▁철저히
4479
+ ▁철학
4480
+ ▁철회
4481
+ ▁첨단
4482
+ ▁첫
4483
+ ▁첫날
4484
+ ▁청
4485
+ ▁청구
4486
+ ▁청년
4487
+ ▁청문회
4488
+ ▁청소년
4489
+ ▁청약
4490
+ ▁청와대
4491
+ ▁청주
4492
+ ▁체
4493
+ ▁체결
4494
+ ▁체결했다
4495
+ ▁체계적
4496
+ ▁체력
4497
+ ▁체제
4498
+ ▁체크
4499
+ ▁체포
4500
+ ▁체험
4501
+ ▁첼시
4502
+ ▁초
4503
+ ▁초과
4504
+ ▁초기
4505
+ ▁초대
4506
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4507
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4508
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4509
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4513
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+ ▁총괄
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+ ▁총리
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+ ▁총장
4518
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4519
+ ▁촬영
4520
+ ▁최
4521
+ ▁최강
4522
+ ▁최강희
4523
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4524
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4525
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4528
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4529
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4531
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4532
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4533
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4534
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4535
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4536
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4537
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4539
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4540
+ ▁최초
4541
+ ▁최초로
4542
+ ▁추
4543
+ ▁추가
4544
+ ▁추가로
4545
+ ▁추격
4546
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4547
+ ▁추락
4548
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4549
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4550
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4551
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4552
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4553
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4559
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4560
+ ▁추천
4561
+ ▁추첨
4562
+ ▁축
4563
+ ▁축구
4564
+ ▁축구협회
4565
+ ▁축소
4566
+ ▁축제
4567
+ ▁축하
4568
+ ▁춘천
4569
+ ▁출
4570
+ ▁출구전략
4571
+ ▁출국
4572
+ ▁출근
4573
+ ▁출동
4574
+ ▁출발
4575
+ ▁출범
4576
+ ▁출산
4577
+ ▁출석
4578
+ ▁출시
4579
+ ▁출신
4580
+ ▁출연
4581
+ ▁출연한
4582
+ ▁출연해
4583
+ ▁출연했다
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+ 들의
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7346
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7352
+ 질서
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7355
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7362
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+
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7540
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7544
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7546
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+
7548
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7553
+
7554
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7555
+
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7559
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7563
+
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+
7565
+
7566
+
7567
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7568
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+
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7573
+
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+
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+
7577
+
7578
+
7579
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+
7581
+
7582
+
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7584
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+ 타운
7586
+ 타워
7587
+ 타임
7588
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7589
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7590
+
7591
+
7592
+
7593
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+
7595
+
7596
+
7597
+
7598
+
7599
+
7600
+ 태영
7601
+ 태평양
7602
+
7603
+
7604
+
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+
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+
7609
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7610
+
7611
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7612
+
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+
7614
+
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+
7616
+
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7621
+
7622
+
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7624
+ 텔레콤
7625
+
7626
+
7627
+
7628
+
7629
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7631
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7632
+
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+
7635
+
7636
+
7637
+
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7639
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7640
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7641
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7642
+
7643
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7647
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7657
+
7658
+
7659
+
7660
+
7661
+ 트랙
7662
+ 트로
7663
+ 트리
7664
+
7665
+ 특별
7666
+ 특위
7667
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7668
+ 특히
7669
+
7670
+
7671
+
7672
+
7673
+
7674
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7675
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7676
+
7677
+
7678
+
7679
+
7680
+ 팀장
7681
+
7682
+
7683
+
7684
+ 파운드
7685
+ 파이어
7686
+ 파크
7687
+
7688
+
7689
+
7690
+ 판매
7691
+
7692
+
7693
+
7694
+
7695
+
7696
+
7697
+
7698
+
7699
+ 패밀리
7700
+ 패션
7701
+
7702
+
7703
+ 팬들
7704
+
7705
+
7706
+
7707
+
7708
+
7709
+ 펀드
7710
+
7711
+
7712
+
7713
+
7714
+ 페스티벌
7715
+ 페이스
7716
+
7717
+
7718
+
7719
+
7720
+
7721
+
7722
+
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7727
+ 평균
7728
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7729
+
7730
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7731
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7732
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7734
+ 포트
7735
+
7736
+ 폭력
7737
+
7738
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7739
+ 폴리
7740
+
7741
+
7742
+
7743
+ 표를
7744
+
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7746
+
7747
+
7748
+
7749
+
7750
+
7751
+
7752
+
7753
+
7754
+
7755
+ 프라
7756
+ 프로
7757
+ 프로골프
7758
+ 프로그램
7759
+ 프로야구
7760
+ 프리
7761
+
7762
+
7763
+ 플라이
7764
+ 플랜트
7765
+ 플러스
7766
+ 플레이
7767
+
7768
+
7769
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7770
+ 피아
7771
+ 피안타
7772
+ 피해
7773
+
7774
+
7775
+
7776
+ 필드
7777
+ 필름
7778
+
7779
+
7780
+
7781
+
7782
+ 핑크
7783
+
7784
+ 하거나
7785
+ 하게
7786
+ 하겠다
7787
+ 하겠다고
7788
+ 하겠다는
7789
+ 하고
7790
+ 하기
7791
+ 하기도
7792
+ 하기로
7793
+ 하나
7794
+ 하느냐
7795
+ 하는
7796
+ 하는데
7797
+ 하늘
7798
+ 하니
7799
+ 하다
7800
+ 하다고
7801
+ 하다는
7802
+ 하더라도
7803
+ 하던
7804
+ 하도록
7805
+ 하라
7806
+ 하라고
7807
+ 하려
7808
+ 하려고
7809
+ 하려는
7810
+ 하려면
7811
+ 하며
7812
+ 하면
7813
+ 하면서
7814
+ 하면서도
7815
+ 하세요
7816
+ 하여
7817
+ 하우스
7818
+ 하이닉스
7819
+ 하자
7820
+ 하지
7821
+ 하지만
7822
+
7823
+ 학과
7824
+ 학교
7825
+ 학년
7826
+ 학생
7827
+ 학습
7828
+ 학원
7829
+
7830
+ 한국
7831
+ 한국시간
7832
+ 한다
7833
+ 한다고
7834
+ 한다는
7835
+ 한다면
7836
+ 한테
7837
+
7838
+
7839
+ 함께
7840
+ 함에
7841
+ 함으로써
7842
+ 함을
7843
+
7844
+ 합니다
7845
+
7846
+ 핫이슈
7847
+
7848
+ 항공
7849
+
7850
+ 해달라
7851
+ 해서
7852
+ 해수욕장
7853
+ 해야
7854
+ 해온
7855
+ 해왔다
7856
+ 해졌다
7857
+ 해주고
7858
+ 해주는
7859
+ 해진
7860
+
7861
+
7862
+ 핸드
7863
+
7864
+
7865
+
7866
+ 했고
7867
+ 했기
7868
+ 했는데
7869
+ 했는지
7870
+ 했다
7871
+ 했다고
7872
+ 했다는
7873
+ 했던
7874
+ 했습니다
7875
+ 했어요
7876
+ 했었다
7877
+ 했으나
7878
+ 했으며
7879
+ 했으면
7880
+ 했을
7881
+ 했지만
7882
+
7883
+ 행복
7884
+ 행사
7885
+ 행위
7886
+ 행정
7887
+
7888
+
7889
+ 허가
7890
+
7891
+
7892
+
7893
+
7894
+
7895
+
7896
+
7897
+
7898
+
7899
+
7900
+
7901
+
7902
+ 혁명
7903
+ 혁신
7904
+
7905
+ 현대
7906
+ 현장
7907
+ 현재
7908
+ 현지시각
7909
+ 현지시간
7910
+
7911
+
7912
+
7913
+ 협동조합
7914
+ 협력
7915
+ 협상
7916
+ 협의체
7917
+ 협의회
7918
+ 협정
7919
+ 협회
7920
+
7921
+ 혔다
7922
+
7923
+
7924
+ 혜진
7925
+ 혜택
7926
+
7927
+ 호는
7928
+ 호선
7929
+ 호텔
7930
+ 호텔에서
7931
+
7932
+
7933
+
7934
+ 홀딩스
7935
+ 홀에서
7936
+
7937
+ 홈런
7938
+ 홈쇼핑
7939
+
7940
+
7941
+ 홍보
7942
+
7943
+ 화를
7944
+ 화학
7945
+
7946
+ 확인
7947
+
7948
+ 환경
7949
+
7950
+ 활동
7951
+ 활동을
7952
+
7953
+ 황금어장
7954
+
7955
+ 회담
7956
+ 회를
7957
+ 회말
7958
+ 회사
7959
+ 회의를
7960
+ 회의에서
7961
+ 회장
7962
+ 회초
7963
+
7964
+
7965
+
7966
+
7967
+ 효과
7968
+ 효율
7969
+
7970
+ 후보
7971
+
7972
+ 훈련
7973
+
7974
+
7975
+
7976
+
7977
+
7978
+
7979
+
7980
+
7981
+
7982
+
7983
+
7984
+
7985
+
7986
+
7987
+
7988
+
7989
+
7990
+
7991
+
7992
+
7993
+
7994
+
7995
+ 희망
7996
+
7997
+
7998
+
7999
+
8000
+ 힐링캠프
8001
+
8002
+
1_Pooling/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,7 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "word_embedding_dimension": 768,
3
+ "pooling_mode_cls_token": false,
4
+ "pooling_mode_mean_tokens": true,
5
+ "pooling_mode_max_tokens": false,
6
+ "pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens": false
7
+ }
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,100 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ pipeline_tag: sentence-similarity
3
+ tags:
4
+ - sentence-transformers
5
+ - feature-extraction
6
+ - sentence-similarity
7
+ ---
8
+
9
+ # {MODEL_NAME}
10
+
11
+ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search.
12
+
13
+ <!--- Describe your model here -->
14
+
15
+ ## Usage (Sentence-Transformers)
16
+
17
+ Using this model becomes easy when you have [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) installed:
18
+
19
+ ```
20
+ pip install -U sentence-transformers
21
+ ```
22
+
23
+ Then you can use the model like this:
24
+
25
+ ```python
26
+ from sentence_transformers import SentenceTransformer
27
+ sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
28
+
29
+ model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
30
+ embeddings = model.encode(sentences)
31
+ print(embeddings)
32
+ ```
33
+
34
+
35
+
36
+ ## Evaluation Results
37
+
38
+ <!--- Describe how your model was evaluated -->
39
+
40
+ For an automated evaluation of this model, see the *Sentence Embeddings Benchmark*: [https://seb.sbert.net](https://seb.sbert.net?model_name={MODEL_NAME})
41
+
42
+
43
+ ## Training
44
+ The model was trained with the parameters:
45
+
46
+ **DataLoader**:
47
+
48
+ `sentence_transformers.datasets.NoDuplicatesDataLoader.NoDuplicatesDataLoader` of length 8886 with parameters:
49
+ ```
50
+ {'batch_size': 64}
51
+ ```
52
+
53
+ **Loss**:
54
+
55
+ `sentence_transformers.losses.MultipleNegativesRankingLoss.MultipleNegativesRankingLoss` with parameters:
56
+ ```
57
+ {'scale': 20.0, 'similarity_fct': 'cos_sim'}
58
+ ```
59
+
60
+ **DataLoader**:
61
+
62
+ `torch.utils.data.dataloader.DataLoader` of length 719 with parameters:
63
+ ```
64
+ {'batch_size': 8, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}
65
+ ```
66
+
67
+ **Loss**:
68
+
69
+ `sentence_transformers.losses.CosineSimilarityLoss.CosineSimilarityLoss`
70
+
71
+ Parameters of the fit()-Method:
72
+ ```
73
+ {
74
+ "epochs": 6,
75
+ "evaluation_steps": 960,
76
+ "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
77
+ "max_grad_norm": 1,
78
+ "optimizer_class": "<class 'transformers.optimization.AdamW'>",
79
+ "optimizer_params": {
80
+ "lr": 2e-05
81
+ },
82
+ "scheduler": "WarmupLinear",
83
+ "steps_per_epoch": null,
84
+ "warmup_steps": 432,
85
+ "weight_decay": 0.01
86
+ }
87
+ ```
88
+
89
+
90
+ ## Full Model Architecture
91
+ ```
92
+ SentenceTransformer(
93
+ (0): Transformer({'max_seq_length': 75, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
94
+ (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
95
+ )
96
+ ```
97
+
98
+ ## Citing & Authors
99
+
100
+ <!--- Describe where people can find more information -->
config_sentence_transformers.json ADDED
@@ -0,0 +1,7 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "__version__": {
3
+ "sentence_transformers": "2.1.0",
4
+ "transformers": "4.13.0",
5
+ "pytorch": "1.7.0+cu110"
6
+ }
7
+ }
eval/similarity_evaluation_sts-dev_results.csv ADDED
@@ -0,0 +1,7 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ epoch,steps,cosine_pearson,cosine_spearman,euclidean_pearson,euclidean_spearman,manhattan_pearson,manhattan_spearman,dot_pearson,dot_spearman
2
+ 0,-1,0.846302282245659,0.8474478290855345,0.8219747837785656,0.8278326767065659,0.8210827388281832,0.8272094413993577,0.7627492247767319,0.7701983297698514
3
+ 1,-1,0.8565419147530146,0.8574594524419092,0.8388211875077523,0.8430491071769897,0.8389481616251311,0.8434257800358049,0.797951205717538,0.800774518103413
4
+ 2,-1,0.8573002983952255,0.8596831692869177,0.8350935749975541,0.8394082060781435,0.8348027200891974,0.8392905316193969,0.8044479829901374,0.810816777693796
5
+ 3,-1,0.8609073495614389,0.8622683774858831,0.8406694688132376,0.8456181409852278,0.8404177424708256,0.8452957599789714,0.8037028401144432,0.8076185068062042
6
+ 4,-1,0.8588194550133103,0.860531860267085,0.839026515877354,0.8439531184794249,0.8387692818728693,0.8436855933830576,0.8081711936065018,0.8119946290394049
7
+ 5,-1,0.8599642137918238,0.8628576137824365,0.8413677798822405,0.8459044934967737,0.8411254390807575,0.8458238688857586,0.8117138468750341,0.8158365943208229
modules.json ADDED
@@ -0,0 +1,14 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "idx": 0,
4
+ "name": "0",
5
+ "path": "0_KoBertTransformer",
6
+ "type": "ko_sentence_transformers.models.KoBertTransformer"
7
+ },
8
+ {
9
+ "idx": 1,
10
+ "name": "1",
11
+ "path": "1_Pooling",
12
+ "type": "sentence_transformers.models.Pooling"
13
+ }
14
+ ]
similarity_evaluation_sts-test_results.csv ADDED
@@ -0,0 +1,2 @@
 
 
 
1
+ epoch,steps,cosine_pearson,cosine_spearman,euclidean_pearson,euclidean_spearman,manhattan_pearson,manhattan_spearman,dot_pearson,dot_spearman
2
+ -1,-1,0.8401525852451558,0.8425814134600312,0.8172283775766841,0.8195248030838461,0.8168064307882144,0.8188050442351307,0.7949008847941775,0.7907587332434209