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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
자연어 이해는 정보 추출, 문서 요약 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 연구는 문장과 문장의 문법구조 사이의 연관성 학습방법을 통해, 유사한 문장구조를 가지는 문장들이 벡터공간 상의 비슷한 공간 안에 배치되도록 하는 벡터형태의 문장구조를 반영한 문장표현 방법을 제시한다. 문장구조의 학습은 자연어 이해 분야에서 단어 순서나 문장구조 파악하는 데 중요한 역할을 한다. 문법적 구조로서, 의존구문 트리를 문장형태로 변형하여 활용하였으며, 문장의 표출 및 의존구문 정보를 인코딩 하는 과정에서 선학습 트랜스포머를 활용하였다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 ATIS, SNIPS, Sim-Movie, Sim-Restaurant, NLU-Evaluation을 이용하여 제안하는 방법론의 효과성을 검증하였으며, 학습된 벡터공간 위에 유사 문법구조를 가지는 문장들이 응집되어 배치됨을 실험적으로 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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