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저자정보
이규민 (고려대학교) 김성태 (고려대학교) 김현수 (고려대학교) 박권식 (고려대학교) 신운섭 (고려대학교) 왕규현 (고려대학교) 박명관 (동국대학교) 송상헌 (고려대학교)
저널정보
연세대학교 언어정보연구원 (구 연세대학교 언어정보개발원) 언어사실과 관점 언어사실과 관점 제52권
발행연도
2021.1
수록면
265 - 306 (42page)

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This paper introduces DeepKLM, a deep learning library for syntactic experiments. The library enables researchers to use the state-of-the-art deep computational language model, based on BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). The library, written in Python, works to fill the masked part of a sentence with a specific token, similar to the Cloze task in the traditional language experiments. The output value of surprisal is related to human language processing in terms of speed and complexity. The library additionally provides two visualization tools of the heatmap and the attention head visualization. This article also provides two case studies of NPIs and reflexives employing the library. The library has room for improvement in that the BERT-based components are not entirely on par with those in human language sentences. Despite such limits, the case studies imply that the library enables us to assess human and deep learning machines’ language ability.
#BERT #언어모델 #서프라이절 #실험통사론 #말뭉치

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