한국어 자모 단위 기반의 Convolution Neural Network를 이용한 텍스트 분류

Q: 이 논문에서 정의한 한국어 자모 단위란 무엇인가?

한국어 자모 단위는 한국어 텍스트를 초성, 중성, 종성, 숫자, 알파벳, 특수문자를 포함한 115개의 고정된 심볼로 분해하여 입력 벡터를 추출하는 방식이다. 이는 기존 어절, 형태소 단위 자질의 사전 크기 제한 및 비정형 텍스트 처리의 한계를 보완하며, 오타나 비문이 섞인 텍스트에서도 강건한 분류 성능을 보인다.

Q: 한국어 자모 단위 기반 CNN이 비정형 텍스트 분류에 강건한 이유는 무엇인가?

연구 결과, 한국어 자모 단위 기반 CNN은 음절, 어절, 형태소 단위 자질과 달리 고정된 115개의 심볼 사전을 사용한다. 이는 텍스트의 비정형성이 높아져도 사전에 없는 새로운 심볼이 등장할 가능성이 적어, 오타나 비문이 섞인 텍스트에서도 분류 정확도 감소율이 현저히 낮아지는 강건한 성능을 보였다.

신해빈; 서민관; 변형진

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 신해빈 (이스트소프트) 서민관 (이스트소프트) 변형진 (이스트소프트)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2017.6

수록면: 587 - 589 (3page)

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최근 한국어 텍스트 분류는 어절, 형태소 단위 등의 자질을 이용한 Convolution Neural Network 신경망이 좋은 성과를 낸 바 있다. 그러나 이러한 자질로 좋은 품질을 얻으려면 방대한 사전과 언어모델을 구축해야 한다는 단점이 있으며, 특히 오타나 비문이 섞여 있는 비정형 텍스트에 대해 ... 전체 초록 보기

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