딥러닝을 이용한 한국어 자동 띄어쓰기

Q: 이 논문에서 정의한 자동 띄어쓰기란 무엇인가?

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 완전히 제거된 한국어 문장을 입력받아 자동으로 띄어쓰기를 해주는 시스템을 의미한다. 이는 입력 문장의 음절 열에 띄어쓰기 태그(B 또는 I)를 순차적으로 부착하는 sequence labeling 문제로 간주하며, 어절 단위로 문장을 분리하는 과정이다.

Q: GRU-CRF 모델이 한국어 자동 띄어쓰기 성능을 어떻게 향상시키는가?

연구 결과, GRU-CRF 모델은 기존 RNN의 단점인 그래디언트 소멸 문제를 해결하고 output label 간의 전이 확률을 추가하여 한국어 자동 띄어쓰기 문제에 높은 성능을 보인다. 특히, 적은 학습 데이터로도 기존 기계학습 모델보다 높은 음절 단위 정확도와 F1 값을 달성하며, Pegasos-struct 모델보다 우수한 성능을 나타낸다.

황현선; 이창기

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 황현선 (강원대학교) 이창기 (강원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2016년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2016.6

수록면: 738 - 740 (3page)

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본 논문에서는 띄어쓰기가 완전히 제거된 한국어 문장의 띄어쓰기 문제를 위해 딥러닝의 모델 중 하나인 GRU-CRF 모델을 적용한 한국어 띄어쓰기 방법을 제안한다. GRU-CRF 모델은 기존의 RNN의 모델의 단점을 해결하고 Output l ... 전체 초록 보기

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