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학술저널
저자정보
박천음 (강원대학교) 이창기 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제9호
발행연도
2017.9
수록면
542 - 549 (8page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.9.542

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이 논문의 연구 히스토리 (16)

2020

포인터 네트워크를 이용한 한국어 상호참조해결
박천음 컴퓨터과학과 2020.01 학위논문

2019

앙상블 기반 지식 증류 기법을 이용한 한국어 개체명 인식
박천음 ,  김현기 ,  이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료
앙상블 기반 지식 증류 기법을 이용한 한국어 상호참조해결
박천음 ,  김기훈 ,  김현기 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료
BERT기반 Deep Biaffine을 이용한 한국어 상호참조해결
박천음 ,  김기훈 ,  이창기 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료

2018

FastText와 셀프 매칭 어텐션 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 상호참조해결
박천음 ,  황현선 ,  이창기 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.12 학술저널
Multi-resolution 포인터 네트워크를 이용한 한국어 상호 참조해결
박천음 ,  이창기 ,  김현기 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료
포지션 인코딩 기반 스택 포인터 네트워크를 이용한 한국어 상호참조해결
박천음 ,  이창기 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.03 학술저널

2017

S3-Net: SRU 기반 문장 및 셀프 매칭 네트워크를 이용한 한국어 기계독해
박천음 ,  이창기 ,  배경훈 외 5명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료
셀프 매칭 어텐션 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 상호참조해결
박천음 ,  이창기 ,  김현기 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료
계층적 포인터 네트워크를 이용한 상호참조해결
박천음 ,  이창기 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.09 학술저널
Bi-directional Multiple Timescale GRU 기반 포인터 네트워크를 이용한 상호참조해결
박천음 ,  이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료
S-Net: SRU 기반 Self-matching Network를 이용한 한국어 기계 독해
박천음 ,  이창기 ,  홍수린 외 3명 한국어정보학회 학술대회 2017.01 학술대회자료

2016

계층적 포인터 네트워크를 이용한 상호참조해결
박천음 ,  이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료
포인터 네트워크를 이용한 대명사 상호참조해결
박천음 ,  이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.06 학술대회자료
규칙과 기계학습을 이용한 한국어 상호참조해결
박천음 컴퓨터과학과 2016.01 학위논문

2015

딥 러닝을 이용한 가이드 멘션페어 한국어 상호참조해결
박천음 ,  최경호 ,  이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Sequence-to-sequence 모델과 이와 유사한 포인터 네트워크는 입력이 여러 문장으로 이루어지거나 입력 문장의 길이가 길어지면 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 문장으로 이루어진 입력열을 단어 레벨과 문장 레벨로 인코딩을 수행하고, 디코딩에서 단어레벨과 문장 레벨 정보를 모두 이용하는 계층적 포인터 네트워크 모델을 제안하고, 이를 이용하여 모든 멘션(mention)에 대한 상호참조해결을 수행하는 계층적 포인터 네트워크 기반 상호참조해결을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 정확률 87.07%, 재현율 65.39%, CoNLL F1 74.61%의 성능을 보였으며, 기존 규칙기반 모델 대비 24.01%의 성능 향상을 보였다.
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목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 계층적 포인터 네트워크
4. 계층적 포인터 네트워크를 이용한 상호참조해결
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
O. Vinyals, M. Fortunato and N. Jaitly, Pointer Networks, Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 2674-2682, 2015. D. Bahdanau, K. Cho and Y. Bengio, Neural machine translation by jointly learning to align and translate, Proceedings of ICLR’ 15, 2015. K. Cho, B. Van Merrienboer and C. Gulcehre, Learning phrase representation using RNN encoderdecoder for statistical machine translation, Proceedings of EMNLP’ 14, 2014. H. Lee, A. Chang, Y. Peirsman N. Chambers, M. Surdeanu and D. Jurafsky, Deterministic coreference resolution based on entity-centric, precisionranked rules, Computational Linguistics 39.4: pp. 885-916, 2013. C. Park, K.H. Choi and C. Lee, Korean Coreference Resolution using Multi-pass Sieve, JOK, Vol. 41, No. 11, pp. 992-1005, 2014.

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