Sequence-to-sequence based Morphological Analysis and Part-Of-Speech Tagging for Korean Language with Convolutional Features

Q: 이 논문에서 정의한 형태소 분석이란 무엇인가?

문장을 구성하는 가장 기본적인 의미 단위인 형태소를 식별하고 이를 개별적으로 분리하는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 이를 Sequence-to-sequence 모델을 통해 입력 문장의 음절 시퀀스로부터 형태소와 품사 태그를 생성하는 end-to-end 방식으로 접근하여 수행한다.

Q: Sequence-to-sequence 모델을 활용한 한국어 형태소 분석의 성능과 특징은 무엇인가?

연구 결과, 주의 기반 인코더-디코더 모델은 기존 연구보다 적은 학습 데이터만으로도 형태소 단위 F1-score 97.15% 및 어절 단위 정확도 95.33%라는 근접한 성능을 기록하였다. 따라서 복잡한 언어 자원 의존성을 줄인 효율적인 분석 가능성을 확인하였다.

이건일; 이의현; 이종혁

자료유형: 학술저널

저자정보: 이건일 (포항공과대학교) 이의현 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.1

발행연도: 2017.1

수록면: 57 - 62 (6page)

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초록· 키워드

기존의 전통적인 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 방법론은 먼저 형태소 후보들을 생성한 뒤 수많은 조합에서 최적의 확률을 가지는 품사 태깅 결과를 구하는 두 단계를 거치며 추가적으로 형태소의 접속 사전, 기분석 사전 및 원형복원 사전 등을 필요로 한다. 본 연구는 기존의 두 단계 방법론에서 벗어나 심층학습 모델의 일종인 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 추가 언어자원에 의존하지 않는 end-to-end 방식으로 접근하였다. 또한 형태소 분석 및 품사 태깅 과정은 어순변화가 일어나지 않는 특수한 시퀀스 변환과정이라는 점을 반영하여 음성인식분야에서 주로 사용되는 합성곱 자질을 이용하였다. 세종말뭉치에 대한 실험결과 합성곱 자질을 사용하지 않을 경우 97.15%의 형태소 단위 f1-score, 95.33%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었고, 합성곱 자질을 사용할 경우 96.91%의 형태소 단위 f1-score, 95.40%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었다.

#형태소 분석 #품사 태깅 #sequence-to-sequence 모델 #morphological analysis #POS Tagging #sequence-to-sequence model

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