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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박천음 (강원대학교) 황현선 (강원대학교) 이창기 (강원대학교) 김현기 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국어정보학회 한국어정보학회 학술대회 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
발행연도
2017.1
수록면
92 - 96 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

BERT를 이용한 한국어 의존 구문 분석
박천음 ,  이창기 ,  임준호 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료

2017

멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석
박천음 ,  황현선 ,  이창기 외 1명 한국어정보학회 학술대회 2017.01 학술대회자료

2016

멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석
박천음 ,  이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

초록· 키워드

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딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.

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