한국어 ELMo 임베딩을 이용한 의미역 결정

Q: 이 논문에서 정의한 의미역 결정이란 무엇인가?

주어진 문장의 술어와 논항 간의 의미적 관계를 분석하는 작업이다. 본 연구에서는 이를 순차 레이블링 문제로 변환하여 처리하며, 문장 내 단어들의 문맥적 정보를 활용해 각 논항이 수행하는 의미적 역할을 규명하는 것을 핵심으로 한다.

Q: 한국어 의미역 결정 성능을 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, Bi-LSTM-CRFs 모델의 입력 계층에 한국어 ELMo 임베딩을 적용하여 문맥적 정보를 반영하는 것이 성능 향상의 핵심이다. 이를 통해 네이버 챌린지 의미역 결정 분야에서 F1 성능 77.66으로 1위를 달성하며 문맥 표현의 중요성을 입증하였다.

박찬민; 박영준; 고영중; 서정연

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박찬민 (서강대학교) 박영준 (서강대학교) 고영중 (동아대학교) 서정연 (서강대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2019.6

수록면: 608 - 610 (3page)

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자연어처리는 자연어 이해(Natural Language Understanding)와 자연어 생성(Natural Language Generation)으로 이루어지며, 자연어 이해는 형태분석, 구문분석, 의미분석 등의 분석을 통해서 수행된다. 의미역 결정은 의미분석에 해당하는 작업으로 주어진 문장의 술어와 그 술어에 속하는 논항들 사이에 의미적 관계를 분석하는 문제이다. 본 논문에서는 의미역 결 ... 전체 초록 보기

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