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config.json ADDED
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1
+ {
2
+ "architectures": [
3
+ "BertForEntity"
4
+ ],
5
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
6
+ "gradient_checkpointing": false,
7
+ "hidden_act": "gelu",
8
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
9
+ "hidden_size": 768,
10
+ "initializer_range": 0.02,
11
+ "intermediate_size": 3072,
12
+ "layer_norm_eps": 1e-12,
13
+ "max_position_embeddings": 512,
14
+ "model_type": "bert",
15
+ "num_attention_heads": 12,
16
+ "num_hidden_layers": 12,
17
+ "pad_token_id": 1,
18
+ "type_vocab_size": 2,
19
+ "vocab_size": 8002
20
+ }
ent_pred_test.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ {"doc_key": "Aiku-custom-data-test", "sentences": [["▁내", "일", "▁9", "시", "에", "▁지", "존", "짬", "뽕", "에서", "▁만나", "."]], "ner": [[]], "relations": [[]], "predicted_ner": [[[1, 2, "DT"], [3, 4, "TI"]]], "predicted_relations": [[]]}
eval.log ADDED
@@ -0,0 +1,166 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ['run_entity.py', '--do_eval', '--eval_test', '--learning_rate=1e-5', '--task_learning_rate=5e-4', '--train_batch_size=32', '--context_window', '0', '--task', 'ko', '--data_dir', 'korean_data/json/', '--model', 'monologg/kobert', '--output_dir', 'sh_aug+klue_dir']
2
+ Namespace(bert_model_dir=None, bertadam=False, context_window=0, data_dir='korean_data/json/', dev_data='korean_data/json/dev.json', dev_pred_filename='ent_pred_dev.json', do_eval=True, do_train=False, eval_batch_size=32, eval_per_epoch=1, eval_test=True, learning_rate=1e-05, max_span_length=8, model='monologg/kobert', num_epoch=20, output_dir='sh_aug+klue_dir', print_loss_step=100, seed=0, task='ko', task_learning_rate=0.0005, test_data='korean_data/json/test.json', test_pred_filename='ent_pred_test.json', train_batch_size=32, train_data='korean_data/json/train.json', train_shuffle=False, use_albert=False, warmup_proportion=0.1)
3
+ Moving to CUDA...
4
+ # GPUs = 1
5
+ # Overlap: 0
6
+ Extracted 5000 samples from 5000 documents, with 14178 NER labels, 31.704 avg input length, 93 max length
7
+ Max Length: 93, max NER: 16
8
+ Loading BERT model from sh_aug+klue_dir/
9
+ Moving to CUDA...
10
+ # GPUs = 1
11
+ Loading BERT model from KLUE_dir/
12
+ Moving to CUDA...
13
+ # GPUs = 1
14
+ # Overlap: 0
15
+ Extracted 1 samples from 1 documents, with 0 NER labels, 15.000 avg input length, 15 max length
16
+ Max Length: 15, max NER: 0
17
+ Evaluating...
18
+ Accuracy: 0.978261
19
+ Cor: 0, Pred TOT: 2, Gold TOT: 0
20
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
21
+ Used time: 1.660250
22
+ Evaluating...
23
+ Accuracy: 0.989130
24
+ Cor: 0, Pred TOT: 1, Gold TOT: 0
25
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
26
+ Used time: 0.009506
27
+ Total pred entities: 2
28
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
29
+ Total pred entities: 1
30
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
31
+ # Overlap: 0
32
+ Extracted 1 samples from 1 documents, with 0 NER labels, 14.000 avg input length, 14 max length
33
+ Max Length: 14, max NER: 0
34
+ Evaluating...
35
+ Accuracy: 0.952381
36
+ Cor: 0, Pred TOT: 4, Gold TOT: 0
37
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
38
+ Used time: 0.145730
39
+ Evaluating...
40
+ Accuracy: 0.976190
41
+ Cor: 0, Pred TOT: 2, Gold TOT: 0
42
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
43
+ Used time: 0.203033
44
+ Total pred entities: 4
45
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
46
+ Total pred entities: 2
47
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
48
+ # Overlap: 0
49
+ Extracted 1 samples from 1 documents, with 0 NER labels, 11.000 avg input length, 11 max length
50
+ Max Length: 11, max NER: 0
51
+ Evaluating...
52
+ Accuracy: 0.950000
53
+ Cor: 0, Pred TOT: 3, Gold TOT: 0
54
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
55
+ Used time: 0.149735
56
+ Evaluating...
57
+ Accuracy: 0.950000
58
+ Cor: 0, Pred TOT: 3, Gold TOT: 0
59
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
60
+ Used time: 0.123036
61
+ Total pred entities: 3
62
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
63
+ Total pred entities: 3
64
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
65
+ # Overlap: 0
66
+ Extracted 1 samples from 1 documents, with 0 NER labels, 10.000 avg input length, 10 max length
67
+ Max Length: 10, max NER: 0
68
+ Evaluating...
69
+ Accuracy: 0.980769
70
+ Cor: 0, Pred TOT: 1, Gold TOT: 0
71
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
72
+ Used time: 0.070563
73
+ Evaluating...
74
+ Accuracy: 0.980769
75
+ Cor: 0, Pred TOT: 1, Gold TOT: 0
76
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
77
+ Used time: 0.007507
78
+ Total pred entities: 1
79
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
80
+ Total pred entities: 1
81
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
82
+ # Overlap: 0
83
+ Extracted 1 samples from 1 documents, with 0 NER labels, 13.000 avg input length, 13 max length
84
+ Max Length: 13, max NER: 0
85
+ Evaluating...
86
+ Accuracy: 0.986842
87
+ Cor: 0, Pred TOT: 1, Gold TOT: 0
88
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
89
+ Used time: 0.011518
90
+ Evaluating...
91
+ Accuracy: 0.986842
92
+ Cor: 0, Pred TOT: 1, Gold TOT: 0
93
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
94
+ Used time: 0.010508
95
+ Total pred entities: 1
96
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
97
+ Total pred entities: 1
98
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
99
+ # Overlap: 0
100
+ Extracted 1 samples from 1 documents, with 0 NER labels, 12.000 avg input length, 12 max length
101
+ Max Length: 12, max NER: 0
102
+ Evaluating...
103
+ Accuracy: 0.955882
104
+ Cor: 0, Pred TOT: 3, Gold TOT: 0
105
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
106
+ Used time: 0.147390
107
+ Evaluating...
108
+ Accuracy: 0.955882
109
+ Cor: 0, Pred TOT: 3, Gold TOT: 0
110
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
111
+ Used time: 0.125365
112
+ Total pred entities: 3
113
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
114
+ Total pred entities: 3
115
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
116
+ # Overlap: 0
117
+ Extracted 1 samples from 1 documents, with 0 NER labels, 12.000 avg input length, 12 max length
118
+ Max Length: 12, max NER: 0
119
+ Evaluating...
120
+ Accuracy: 0.985294
121
+ Cor: 0, Pred TOT: 1, Gold TOT: 0
122
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
123
+ Used time: 0.149942
124
+ Evaluating...
125
+ Accuracy: 0.985294
126
+ Cor: 0, Pred TOT: 1, Gold TOT: 0
127
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
128
+ Used time: 0.136553
129
+ Total pred entities: 1
130
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
131
+ Total pred entities: 1
132
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
133
+ # Overlap: 0
134
+ Extracted 1 samples from 1 documents, with 0 NER labels, 11.000 avg input length, 11 max length
135
+ Max Length: 11, max NER: 0
136
+ Evaluating...
137
+ Accuracy: 0.966667
138
+ Cor: 0, Pred TOT: 2, Gold TOT: 0
139
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
140
+ Used time: 0.144237
141
+ Evaluating...
142
+ Accuracy: 0.983333
143
+ Cor: 0, Pred TOT: 1, Gold TOT: 0
144
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
145
+ Used time: 0.133758
146
+ Total pred entities: 2
147
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
148
+ Total pred entities: 1
149
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
150
+ # Overlap: 0
151
+ Extracted 1 samples from 1 documents, with 0 NER labels, 12.000 avg input length, 12 max length
152
+ Max Length: 12, max NER: 0
153
+ Evaluating...
154
+ Accuracy: 0.955882
155
+ Cor: 0, Pred TOT: 3, Gold TOT: 0
156
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
157
+ Used time: 0.080669
158
+ Evaluating...
159
+ Accuracy: 0.970588
160
+ Cor: 0, Pred TOT: 2, Gold TOT: 0
161
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
162
+ Used time: 0.015511
163
+ Total pred entities: 3
164
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
165
+ Total pred entities: 2
166
+ Output predictions to sh_aug+klue_dir\ent_pred_test.json..
pytorch_model.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:68c9a8707db86b5b7f50fa0a54dfb9d350e0aa92e44beb11929016c30c8cf6cc
3
+ size 369941605
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ {"unk_token": "[UNK]", "sep_token": "[SEP]", "pad_token": "[PAD]", "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]"}
tokenizer_78b3253a26.model ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:71211503ec40ca1d846ccdf21ec10dde7190ad06a1788dbf371320ba87c2f7f1
3
+ size 371391
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ {"do_lower_case": false, "model_max_length": 512}
train.log ADDED
@@ -0,0 +1,94 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ['run_entity.py', '--do_train', '--do_eval', '--eval_test', '--learning_rate=1e-5', '--task_learning_rate=5e-4', '--train_batch_size=32', '--context_window', '0', '--task', 'ko', '--data_dir', 'sh_aug+klue', '--model', 'monologg/kobert', '--output_dir', 'sh_aug+klue_dir']
2
+ Namespace(bert_model_dir=None, bertadam=False, context_window=0, data_dir='sh_aug+klue', dev_data='sh_aug+klue\\dev.json', dev_pred_filename='ent_pred_dev.json', do_eval=True, do_train=True, eval_batch_size=32, eval_per_epoch=1, eval_test=True, learning_rate=1e-05, max_span_length=8, model='monologg/kobert', num_epoch=20, output_dir='sh_aug+klue_dir', print_loss_step=100, seed=0, task='ko', task_learning_rate=0.0005, test_data='sh_aug+klue\\test.json', test_pred_filename='ent_pred_test.json', train_batch_size=32, train_data='sh_aug+klue\\train.json', train_shuffle=False, use_albert=False, warmup_proportion=0.1)
3
+ Moving to CUDA...
4
+ # GPUs = 1
5
+ # Overlap: 0
6
+ Extracted 5574 samples from 5574 documents, with 16074 NER labels, 30.600 avg input length, 93 max length
7
+ Max Length: 93, max NER: 16
8
+ # Overlap: 0
9
+ Extracted 22849 samples from 22849 documents, with 57142 NER labels, 28.977 avg input length, 111 max length
10
+ Max Length: 111, max NER: 23
11
+ Epoch=0, iter=99, loss=382.98039
12
+ Epoch=0, iter=199, loss=92.19124
13
+ Epoch=0, iter=299, loss=18.17063
14
+ Epoch=0, iter=399, loss=17.86108
15
+ Epoch=0, iter=499, loss=17.41379
16
+ Epoch=0, iter=599, loss=17.11055
17
+ Epoch=0, iter=699, loss=14.89083
18
+ Evaluating...
19
+ Accuracy: 0.986949
20
+ Cor: 0, Pred TOT: 0, Gold TOT: 16074
21
+ P: 0.00000, R: 0.00000, F1: 0.00000
22
+ Used time: 43.244831
23
+ Epoch=1, iter=84, loss=12.58960
24
+ Epoch=1, iter=184, loss=10.30858
25
+ Epoch=1, iter=284, loss=8.34273
26
+ Epoch=1, iter=384, loss=6.43022
27
+ Epoch=1, iter=484, loss=5.32054
28
+ Epoch=1, iter=584, loss=4.63362
29
+ Epoch=1, iter=684, loss=4.06674
30
+ Evaluating...
31
+ Accuracy: 0.994374
32
+ Cor: 11197, Pred TOT: 13860, Gold TOT: 16074
33
+ P: 0.80786, R: 0.69659, F1: 0.74811
34
+ Used time: 44.417693
35
+ !!! Best valid (epoch=1): 74.81
36
+ Saving model to sh_aug+klue_dir...
37
+ Epoch=2, iter=69, loss=3.59020
38
+ Epoch=2, iter=169, loss=3.38379
39
+ Epoch=2, iter=269, loss=3.14521
40
+ Epoch=2, iter=369, loss=2.92039
41
+ Epoch=2, iter=469, loss=2.76133
42
+ Epoch=2, iter=569, loss=2.57549
43
+ Epoch=2, iter=669, loss=2.55223
44
+ Evaluating...
45
+ Accuracy: 0.995934
46
+ Cor: 13018, Pred TOT: 15461, Gold TOT: 16074
47
+ P: 0.84199, R: 0.80988, F1: 0.82562
48
+ Used time: 40.365823
49
+ !!! Best valid (epoch=2): 82.56
50
+ Saving model to sh_aug+klue_dir...
51
+ Epoch=3, iter=54, loss=2.32016
52
+ Epoch=3, iter=154, loss=2.18908
53
+ Epoch=3, iter=254, loss=2.26152
54
+ Epoch=3, iter=354, loss=2.06879
55
+ Epoch=3, iter=454, loss=2.03323
56
+ Epoch=3, iter=554, loss=1.93354
57
+ Epoch=3, iter=654, loss=1.86967
58
+ Evaluating...
59
+ Accuracy: 0.996433
60
+ Cor: 13478, Pred TOT: 15757, Gold TOT: 16074
61
+ P: 0.85537, R: 0.83850, F1: 0.84685
62
+ Used time: 41.699907
63
+ !!! Best valid (epoch=3): 84.68
64
+ Saving model to sh_aug+klue_dir...
65
+ Epoch=4, iter=39, loss=1.74192
66
+ Epoch=4, iter=139, loss=1.66635
67
+ Epoch=4, iter=239, loss=1.71463
68
+ Epoch=4, iter=339, loss=1.59322
69
+ Epoch=4, iter=439, loss=1.62414
70
+ Epoch=4, iter=539, loss=1.52524
71
+ Epoch=4, iter=639, loss=1.55066
72
+ Evaluating...
73
+ Accuracy: 0.996524
74
+ Cor: 13755, Pred TOT: 16223, Gold TOT: 16074
75
+ P: 0.84787, R: 0.85573, F1: 0.85178
76
+ Used time: 40.325464
77
+ !!! Best valid (epoch=4): 85.18
78
+ Saving model to sh_aug+klue_dir...
79
+ Epoch=5, iter=24, loss=1.37847
80
+ Epoch=5, iter=124, loss=1.37336
81
+ Epoch=5, iter=224, loss=1.39704
82
+ Epoch=5, iter=324, loss=1.28449
83
+ Epoch=5, iter=424, loss=1.41600
84
+ Epoch=5, iter=524, loss=1.20445
85
+ Epoch=5, iter=624, loss=1.30613
86
+ Evaluating...
87
+ Accuracy: 0.996762
88
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893
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895
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896
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897
+ ▁검거
898
+ ▁검사
899
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900
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901
+ ▁검찰
902
+ ▁검찰에
903
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1167
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1173
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1176
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1177
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1940
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1941
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2126
+ ▁문제
2127
+ ▁문제가
2128
+ ▁문제는
2129
+ ▁문제로
2130
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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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2255
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2256
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2257
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2258
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2259
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2260
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2261
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2262
+ ▁밝혔다
2263
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2264
+ ▁밝히
2265
+ ▁밝힌
2266
+ ▁밤
2267
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2268
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2269
+ ▁방문
2270
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2271
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2272
+ ▁방북
2273
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2274
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2275
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2276
+ ▁방송된다
2277
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2278
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2279
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2280
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2281
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2288
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2290
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2291
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2292
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2293
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2295
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2296
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2297
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2298
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2299
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2300
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2301
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2302
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2303
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2304
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2306
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2307
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2308
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2309
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2310
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2311
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2314
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2322
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2331
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2332
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2334
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2335
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2337
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2338
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2339
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2340
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2341
+ ▁변경
2342
+ ▁변동
2343
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2344
+ ▁변수
2345
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2346
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2347
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2348
+ ▁변화를
2349
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2350
+ ▁별도로
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
+ ▁보도자료
2372
+ ▁보도했다
2373
+ ▁보면
2374
+ ▁보상
2375
+ ▁보수
2376
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2377
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2378
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2379
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2380
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2381
+ ▁보여줬다
2382
+ ▁보였다
2383
+ ▁보완
2384
+ ▁보유
2385
+ ▁보유하고
2386
+ ▁보유한
2387
+ ▁보육
2388
+ ▁보이
2389
+ ▁보이고
2390
+ ▁보이는
2391
+ ▁보이며
2392
+ ▁보이지
2393
+ ▁보인다
2394
+ ▁보장
2395
+ ▁보조금
2396
+ ▁보증
2397
+ ▁보통
2398
+ ▁보험
2399
+ ▁보험료
2400
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2401
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2403
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2410
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2413
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2419
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2420
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2421
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2425
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2431
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2457
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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
+ ▁북한
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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2474
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2475
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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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2482
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2487
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2503
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2504
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2505
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2506
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2507
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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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2518
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2519
+ ▁비교
2520
+ ▁비교적
2521
+ ▁비교해
2522
+ ▁비난
2523
+ ▁비대위
2524
+ ▁비대위원장
2525
+ ▁비롯
2526
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2527
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2528
+ ▁비리
2529
+ ▁비밀
2530
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2531
+ ▁비서실
2532
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2533
+ ▁비스트
2534
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2535
+ ▁비슷한
2536
+ ▁비용
2537
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2538
+ ▁비자금
2539
+ ▁비정규직
2540
+ ▁비중
2541
+ ▁비중이
2542
+ ▁비즈니스
2543
+ ▁비판
2544
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2545
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2546
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2547
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2548
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2549
+ ▁빈소
2550
+ ▁빌
2551
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2552
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2553
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2554
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2556
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2560
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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
+ ▁뽐냈다
2569
+ ▁뽑
2570
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2571
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2572
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2573
+ ▁뿐만
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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2579
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2580
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2581
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2582
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2583
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2584
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2585
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2586
+ ▁사람들
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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2594
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2595
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2596
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2597
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2615
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2618
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2633
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2637
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2639
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2640
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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
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2654
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2656
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2658
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2660
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2663
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2665
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2666
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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
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2674
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2675
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2676
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2677
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2678
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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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2685
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2686
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2691
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2692
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2695
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2713
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2722
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2724
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2726
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2727
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2728
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2730
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2731
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2732
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2733
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2734
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2736
+ ▁선거
2737
+ ▁선고
2738
+ ▁선고받
2739
+ ▁선고했다
2740
+ ▁선두
2741
+ ▁선물
2742
+ ▁선박
2743
+ ▁선발
2744
+ ▁선발투수
2745
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2782
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2783
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3332
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3344
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3356
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3971
+ ▁재가동
3972
+ ▁재개
3973
+ ▁재건축
3974
+ ▁재계약
3975
+ ▁재난
3976
+ ▁재능
3977
+ ▁재무
3978
+ ▁재미
3979
+ ▁재미있
3980
+ ▁재발
3981
+ ▁재발방지
3982
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3983
+ ▁재산
3984
+ ▁재원
3985
+ ▁재정
3986
+ ▁재정절벽
3987
+ ▁재판
3988
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3989
+ ▁재활
3990
+ ▁쟁점
3991
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3992
+ ▁저녁
3993
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3994
+ ▁저소득층
3995
+ ▁저장
3996
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3997
+ ▁적
3998
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3999
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4000
+ ▁적극적인
4001
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4002
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4003
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4004
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4005
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4006
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4007
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4009
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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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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
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4027
+ ▁전력
4028
+ ▁전망
4029
+ ▁전망된다
4030
+ ▁전망이다
4031
+ ▁전망치
4032
+ ▁전망했다
4033
+ ▁전면
4034
+ ▁전문
4035
+ ▁전문가
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+ ▁전문가들
4037
+ ▁전문가들은
4038
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4039
+ ▁전반기
4040
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4041
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4042
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4043
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4047
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4048
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4049
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4050
+ ▁전자
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4063
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4065
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4066
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4067
+ ▁전후
4068
+ ▁절
4069
+ ▁절감
4070
+ ▁절대
4071
+ ▁절반
4072
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4073
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4074
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4075
+ ▁점
4076
+ ▁점검
4077
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4078
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4079
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4080
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4083
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+ ▁점점
4085
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4088
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4094
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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
+ ▁정치
4124
+ ▁정치권
4125
+ ▁정치적
4126
+ ▁정확한
4127
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4128
+ ▁정황
4129
+ ▁제
4130
+ ▁제거
4131
+ ▁제공
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
+ ▁제약
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
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4155
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4156
+ ▁제주도
4157
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4158
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4159
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4160
+ ▁제품을
4161
+ ▁제한
4162
+ ▁제휴
4163
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4164
+ ▁조건
4165
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4166
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4169
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4172
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4173
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4174
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4175
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4176
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4177
+ ▁조선
4178
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4179
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4180
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4181
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4182
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4183
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4184
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4185
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4186
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4188
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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
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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
+ ▁주고
4219
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4220
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4221
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4222
+ ▁주력
4223
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4224
+ ▁주말
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
+ ▁주변
4231
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4232
+ ▁주식시장
4233
+ ▁주연
4234
+ ▁주요
4235
+ ▁주요뉴스
4236
+ ▁주인공
4237
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4238
+ ▁주장했다
4239
+ ▁주재
4240
+ ▁주제
4241
+ ▁주제로
4242
+ ▁주주
4243
+ ▁주최
4244
+ ▁주택
4245
+ ▁죽
4246
+ ▁죽음
4247
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4248
+ ▁준공
4249
+ ▁준다
4250
+ ▁준비
4251
+ ▁준수
4252
+ ▁준우���
4253
+ ▁줄
4254
+ ▁줄어든
4255
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4256
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4257
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4261
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4270
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4273
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4274
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4276
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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
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4288
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4289
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4297
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4299
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4309
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4310
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4311
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4317
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4319
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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
+ ▁지정
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
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4354
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4355
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4356
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4357
+ ▁직장인
4358
+ ▁직전
4359
+ ▁직접
4360
+ ▁직후
4361
+ ▁진
4362
+ ▁진단
4363
+ ▁진료
4364
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4365
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4366
+ ▁진실
4367
+ ▁진입
4368
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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
+ ▁질병
4384
+ ▁짐
4385
+ ▁집
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
+ ▁집회
4394
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4395
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4396
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4397
+ ▁짜
4398
+ ▁짧은
4399
+ ▁쪽
4400
+ ▁쪽으로
4401
+ ▁찍
4402
+ ▁찍은
4403
+ ▁차
4404
+ ▁차관
4405
+ ▁차기
4406
+ ▁차단
4407
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4409
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4410
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4411
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4414
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4421
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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
+ ▁참가자들
4431
+ ▁참고
4432
+ ▁참석
4433
+ ▁참석한
4434
+ ▁참석해
4435
+ ▁참석했다
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
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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
+ ▁초반
4508
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4509
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4511
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4513
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4514
+ ▁총괄
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+ ▁총리
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+ ▁총장
4518
+ ▁총재
4519
+ ▁촬영
4520
+ ▁최
4521
+ ▁최강
4522
+ ▁최강희
4523
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4524
+ ▁최고위원
4525
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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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4539
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4540
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4541
+ ▁최초로
4542
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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
+ ▁추신수는
4552
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4553
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4558
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4559
+ ▁추징금
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
4584
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