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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
안재현 (동아대학교 컴퓨터공학과) 이호경 (동아대학교 컴퓨터공학과) 고영중 (동아대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
한국어정보학회 한국어정보학회 학술대회 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
발행연도
2016.1
수록면
14 - 19 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

의존 관계명 태그 분포를 이용한 한국어 의존 구문 분석
안재현 ,  고영중 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.09 학술저널

2017

음절 단위 태그 분포와 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석
안재현 ,  고영중 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료

2016

의존 경로와 음절단위 의존 관계명 분포 기반의 Bidirectional LSTM CRFs를 이용한 한국어 의존 관계명 레이블링
안재현 ,  이호경 ,  고영중 한국어정보학회 학술대회 2016.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.

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