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자료유형
학술대회자료
저자정보
이동건 (한국과학기술원[KAIST] 전산학부) 오교중 (한국과학기술원[KAIST] 전산학부) 최호진 (한국과학기술원[KAIST] 전산학부) 허정 (한국전자통신연구원[ETRI] 지식마이닝팀)
저널정보
한국어정보학회 한국어정보학회 학술대회 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
발행연도
2016.1
수록면
128 - 133 (6page)

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문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

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