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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.4
- 발행연도
- 2019.4
- 수록면
- 334 - 340 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2019.46.4.334
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Multi-resolution RNN은 입력된 병렬 시퀀스를 RNN으로 모델링하는 방법이다. 상호참조해결은 문서 내에 등장하는 개체를 표현하는 여러 단어들을 하나의 클러스터로 정의하는 자연어처리 문제이며, 포인터 네트워크로 해결할 수 있다. 포인터 네트워크를 이용한 상호참조해결의 인코더 입력열은 문서의 모든 형태소가 되며, 디코더 입력열은 문서에서 등장한 모든 명사가 된다. 본 논문에서는, 인코더에서 문서의 모든 형태소와 문서의 명사 리스트를 병렬적으로 인코딩을 수행하고, 디코더에서 두 인코딩 히든 스테이트(hidden state)를 모두 사용하여 디코딩을 수행하는 Multi-resolution 포인터 네트워크 모델 3가지를 제안하고, 이를 기반으로 상호참조해결을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델 중 Multi-resolution1, 2, 3 모델이 각각 CoNLL F1 71.78%, 71.30%, 72.70%의 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Multi-resolution 포인터 네트워크
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
O. Vinyals, et al., Pointer Networks, Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 2674- 2682, 2015.
D. Bahdanau, et al., Neural machine translation by jointly learning to align and translate, Proc. of ICLR’ 15, arXiv:1409.0473, 2015.
I.V. Serban, et al., Multi-resolution Recurrent Neural Networks: An Application to Dialogue Response Generation. arXiv:1606.00776, 2016.
C. Park and C. Lee, Coreference Resolution for Korean Pronouns using Pointer Networks, Journal of KIISE, Vol. 44, No. 5, pp. 496-502, 2017.
C. Park and C. Lee, Coreference Resolution using Hierarchical Pointer Networks, KIISE Transactions on Computing Practices, Vol. 23, No. 9, pp. 542-549, 2017.
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I.V. Serban, et al., Multi-resolution Recurrent Neural Networks: An Application to Dialogue Response Generation. arXiv:1606.00776, 2016.
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