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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.12
- 수록면
- 2,393 - 2,401 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2018.19.12.2393
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본 논문에서는 문장에서 단어가 전달하는 정보의 양을 추측할 수 있는 LSTM 신경망 기반 언어 모델링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 이용하여 문장의 각 단어에 대한 읽기 시간이 써프라이절과 엔트로피 감소와 같은 정보 이론적 측정치에 의해 예측될 수 있는지 비교 분석하였다. LSTM 기반 언어 모델은 영어 문장 말뭉치를 대상으로 심층 학습이 진행되었으며, 심층 학습된 모델을 통해 실험실에서 한국인 영어 학습자가 읽은 영어 테스트 문장의 각 단어에 대한 써프라이절과 엔트로피 감소 측정치를 계산하였다. 그리고 언어 모델의 문장 처리 결과는 선형 mixed-effect 통계 모델을 구축하여 정보 이론적 측정치와 읽기 시간을 비교분석하였다. 실험 결과, LSTM 신경망 기반 언어 모델을 이용하여 예측한 문장에 대한 써프라이절과 엔트로피 감소 정보는 문장이해 (즉, 읽기 시간)와 양의 상관관계가 있음을 써프라이절과 엔트로피 감소 가설을 검증하여 확인할 수 있었다.
목차
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. METHODS
Ⅲ. PROPOSED LANGUAGE MODEL
Ⅳ. THE RESULT: LANGUAGE MODEL, READING-TIME, & THEIR CORRELATION
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - S. Hochreiter / 1997 / Long short-term memory / Neural computation : 1735 ~ 1780
[학술대회논문] - D. Kleinschmidt / 2015 / Supervised and unsupervised learning in phonetic adaption / Proc. Of the 37th annual conference of the cognitive science society : 1129 ~ 1135
[기타자료] - T. Young / 2018 / Recent Trends in Deep Learning Based Natural language Processing / arXiv:1708.02709
[학술지(정기간행물)] - M. F. Boston / 2011 / Parallel processing and sentence comprehension difficulty / Language and Cognitive processes 26 : 301 ~ 349
[학술지(정기간행물)] - Y. Liu / 2018 / Neural Network Methods for Natural Language Processing / Computational Linguistics 44 : 193 ~ 195
[학술대회논문] - D. Kleinschmidt / 2015 / Supervised and unsupervised learning in phonetic adaption / Proc. Of the 37th annual conference of the cognitive science society : 1129 ~ 1135
[기타자료] - T. Young / 2018 / Recent Trends in Deep Learning Based Natural language Processing / arXiv:1708.02709
[학술지(정기간행물)] - M. F. Boston / 2011 / Parallel processing and sentence comprehension difficulty / Language and Cognitive processes 26 : 301 ~ 349
[학술지(정기간행물)] - Y. Liu / 2018 / Neural Network Methods for Natural Language Processing / Computational Linguistics 44 : 193 ~ 195
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