의존 관계명 태그 분포를 이용한 한국어 의존 구문 분석

Q: 이 논문에서 정의한 태그 분포란 무엇인가?

형태소 및 음절 단위로 특정 의존 관계명이 얼마나 빈번하게 나타나는지를 수치화하여 나타낸 태스크 특화 분포 벡터를 의미한다. 이는 단어 표상을 확장하여 의존 구문 분석의 정확도를 높이는 핵심 자질로 활용된다.

Q: 한국어 의존 구문 분석 성능을 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 형태소와 음절 단위의 태그 분포를 모두 활용하고 형태소 품사 태그를 추가 자질로 결합하여 단어 표상을 확장했을 때 가장 높은 성능 향상이 나타났다. 이는 기존 모델 대비 UAS 1.50%p, LAS 1.85%p의 개선 효과를 보였다.

안재현; 고영중

doi:10.5626/KTCP.2018.24.9.487

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안재현 (동아대학교) 고영중 (동아대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제9호

발행연도: 2018.9

수록면: 487 - 492 (6page)

DOI: 10.5626/KTCP.2018.24.9.487

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의존 구문 분석은 자연어 문장의 구조적 관계를 파악하는 언어 분석의 한 단계이다. 의존 구문분석을 위해 본 논문에서 사용하는 기본 모델은 선행 연구에서 높은 성능을 보이고 있는 포인터 네트워크를 사용하였다. 그리고 의존 구문 분석은 의존 관계 및 의존 관계명을 동시에 부착해야 하므로, 멀티 태스크 기반 학습을 진행하였다. 의존 구문 분석 성능 개선을 위해 본 논문에서 제안하는 것은 task specific 한 자질인 형태소, 음절 단위의 태그 분포를 사용하여 개선하는 것이다. 형태소, 음절 단위의 태그 분포가 단어를 표현함에 있어 많은 정보를 가지고 있기 때문에 태그 분포를 이용하여 단어 표상을 확장하였다. 그래서 베이스라인 시스템 보다 성능 면에서 개선된 UAS 90.93%, LAS 88.29%의 정확도를 가지는 모델을 제안한다.

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