Encoder-Decoder 기반 한국어 문법 오류 교정을 위한 Encoder에서의 신경망 언어 모델 도입

Q: 이 논문에서 정의한 문법 오류 교정이란 무엇인가?

문법 오류 교정은 주어진 문장 속에서 나타나는 문법 오류를 발견하고 올바르게 교정하는 작업이다. 이는 L2 학습자들을 돕거나 시스템의 잘못된 입출력 수정 등 다양한 응용 분야에 활용될 수 있다. 문법 오류는 형태론, 통사론, 의미론 단계까지 폭넓게 나타날 수 있다.

Q: 신경망 언어 모델을 Encoder에 도입하면 어떤 이점이 있는가?

연구 결과, 신경망 언어 모델을 Encoder에 도입함으로써 기존 교정 모델의 성능을 효과적으로 개선할 수 있었다. 이는 올바르게 사용된 음절에 대한 복사량을 증가시켜, 교정 모델이 불필요한 교정을 시도하는 문제를 방지하고 교정 성능 향상에 기여하기 때문이다.

조승우; 권홍석; 정헌영; 이종혁

doi:10.5626/KTCP.2018.24.6.301

자료유형: 학술저널

저자정보: 조승우 (포항공과대학교) 권홍석 (포항공과대학교) 정헌영 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제6호

발행연도: 2018.6

수록면: 301 - 306 (6page)

DOI: 10.5626/KTCP.2018.24.6.301

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문법 오류 교정은 주어진 문장에서 나타난 문법적인 오류들을 탐지하고 이를 올바르게 교정하는 것으로, 특정 언어를 배우고자 하는 L2 학습자들을 돕거나 시스템의 잘못된 입출력 수정 등 다양한 응용 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 한국어 문법 오류 교정 학습에 필수적인 교정 병렬 데이터가 부족한 문제를 보완하기 위하여 단일 말뭉치를 활용하는 기법을 제안한다. 단일 말뭉치로 학습시킨 신경망 언어 모델을 Encoder에 도입하여, 신경망 기계 번역 기반 교정 모델이 올바르게 사용된 음절과 문법적으로 잘못 사용된 음절을 보다 명확하게 구분할 수 있게 한다. 이를 토대로, 올바르게 사용된 음절의 복사량을 증가시키면서 기존 Encoder-Decoder 모델의 잘못된 교정을 방지하는 것을 확인할 수 있었다.

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