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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 27 - 40 (14page)
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본 논문은 장단기기억신경망(LSTM)이 영어를 배우면서 학습한 암묵적 통사 관계인 필러-갭 의존 관계를 조사하여 영어 문장 학습량과 한국인 영어 학습자(L2ers)의 문장 처리 패턴 간의 상관관계를 규명한다. 이를 위해, 먼저 장단기기억신경망 언어모델(LSTM LM)을 구축하였다. 이 모델은 L2ers가 영어 학습 과정에서 잠재적으로 배울 수 있는 L2 코퍼스의 영어 문장들로 심층학습을 하였다. 다음으로, 이 언어 모델을 이용하여 필러-갭 의존 관계 구조를 위반한 영어 문장을 대상으로 의문사 상호작용 효과(wh-licensing interaction effect) 즉, 정보 이론의 정보량인 놀라움(surprisal)의 정도를 계산하여 문장 처리 양상을 조사하였다. 또한 L2ers 언어모델과 상응하는 원어민 언어모델을 비교 분석함으로써, 두 언어모델이 문장 처리에서 필러-갭 의존 관계에 내재된 추상적 구문 구조를 추적할 수 있음을 보여주었을 뿐만 아니라, 또한 선형 혼합효과 회귀모델을 사용하여 본 논문의 중심 연구 주제인 의존 관계 처리에 있어서 원어민 언어모델과 L2ers 언어모델 간 통계적으로 유의미한 차이가 존재함을 규명하였다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Related works
III. Methods
IV. L2 LSTM language modelling system with the ability to represent filler-gap dependency
V. Experiment
VI. Results
VII. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
J. L. Elman / 1991 / Distributed representations, simple recurrent networks, and grammatical structure / Machine learning 7(2-3):195~225
Y. Goldberg / 2017 / Neural network methods for natural language processing / Synthesis lectures on Human language Technologies 10(1):1~309
S. Hochreiter / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9(8):1735~1780
김유희 / 2018 / Sentence Comprehension with an LSTM Language Model / 디지털콘텐츠학회논문지 19(12):2393~2401
T. Linzen / 2016 / Assessing the ability of LSTMs to learn syntax-sensitive dependencies / Transactions of the Association for Computational Linguistics 4:521~535
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김유희 / 2018 / Sentence Comprehension with an LSTM Language Model / 디지털콘텐츠학회논문지 19(12):2393~2401
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