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README.md ADDED
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1
+ ---
2
+ base_model: monologg/kobert
3
+ tags:
4
+ - generated_from_trainer
5
+ metrics:
6
+ - accuracy
7
+ model-index:
8
+ - name: sample_hf_trainer
9
+ results: []
10
+ ---
11
+
12
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
13
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
14
+
15
+ # sample_hf_trainer
16
+
17
+ This model is a fine-tuned version of [monologg/kobert](https://huggingface.co/monologg/kobert) on an unknown dataset.
18
+ It achieves the following results on the evaluation set:
19
+ - Loss: 0.6802
20
+ - Accuracy: 0.5938
21
+
22
+ ## Model description
23
+
24
+ More information needed
25
+
26
+ ## Intended uses & limitations
27
+
28
+ More information needed
29
+
30
+ ## Training and evaluation data
31
+
32
+ More information needed
33
+
34
+ ## Training procedure
35
+
36
+ ### Training hyperparameters
37
+
38
+ The following hyperparameters were used during training:
39
+ - learning_rate: 2e-05
40
+ - train_batch_size: 16
41
+ - eval_batch_size: 16
42
+ - seed: 224
43
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
44
+ - lr_scheduler_type: linear
45
+ - num_epochs: 3
46
+
47
+ ### Training results
48
+
49
+ | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy |
50
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|
51
+ | 0.7328 | 1.0 | 8 | 0.6784 | 0.5938 |
52
+ | 0.6823 | 2.0 | 16 | 0.6814 | 0.5938 |
53
+ | 0.6617 | 3.0 | 24 | 0.6802 | 0.5938 |
54
+
55
+
56
+ ### Framework versions
57
+
58
+ - Transformers 4.35.0
59
+ - Pytorch 2.1.0+cu118
60
+ - Datasets 2.14.6
61
+ - Tokenizers 0.14.1
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,26 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "monologg/kobert",
3
+ "architectures": [
4
+ "BertForSequenceClassification"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "classifier_dropout": null,
8
+ "hidden_act": "gelu",
9
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
10
+ "hidden_size": 768,
11
+ "initializer_range": 0.02,
12
+ "intermediate_size": 3072,
13
+ "layer_norm_eps": 1e-12,
14
+ "max_position_embeddings": 512,
15
+ "model_type": "bert",
16
+ "num_attention_heads": 12,
17
+ "num_hidden_layers": 12,
18
+ "pad_token_id": 1,
19
+ "position_embedding_type": "absolute",
20
+ "problem_type": "single_label_classification",
21
+ "torch_dtype": "float32",
22
+ "transformers_version": "4.35.0",
23
+ "type_vocab_size": 2,
24
+ "use_cache": true,
25
+ "vocab_size": 8002
26
+ }
model.safetensors ADDED
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+ oid sha256:63716a8c8aa72fbeeb7d2c31a6af30b2179a540031c82252f30597ed9a346c0f
3
+ size 368777128
runs/Nov10_18-49-21_b519d41a4941/events.out.tfevents.1699642165.b519d41a4941.318.0 ADDED
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1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:30029877b0988c947d7bf74aa05abb1afbb079f7e824aebe9c5d551a2fd41559
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+ "unk_token": "[UNK]"
7
+ }
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The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,58 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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+ "normalized": false,
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+ "content": "[PAD]",
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+ "lstrip": false,
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+ },
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20
+ "content": "[CLS]",
21
+ "lstrip": false,
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+ "normalized": false,
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+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
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+ "special": true
26
+ },
27
+ "3": {
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+ "content": "[SEP]",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
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+ "special": true
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+ },
35
+ "4": {
36
+ "content": "[MASK]",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "clean_up_tokenization_spaces": true,
45
+ "cls_token": "[CLS]",
46
+ "do_basic_tokenize": true,
47
+ "do_lower_case": false,
48
+ "mask_token": "[MASK]",
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+ "max_len": 512,
50
+ "model_max_length": 512,
51
+ "never_split": null,
52
+ "pad_token": "[PAD]",
53
+ "sep_token": "[SEP]",
54
+ "strip_accents": null,
55
+ "tokenize_chinese_chars": true,
56
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer",
57
+ "unk_token": "[UNK]"
58
+ }
training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:d88f778cdd6ccef8e4530edd2165f7e3cd4cb503cc1fc1c65a80980312dadaa7
3
+ size 4600
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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