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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이용훈 (충남대학교) 유지희 (한남대학교) 윤태진 (성신여자대학교)
저널정보
현대문법학회 현대문법연구 현대문법연구 제96호
발행연도
2017.1
수록면
167 - 189 (23page)

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This paper tries to provide a computational modeling of language processing using deep neural networks. For this purpose, the corpus data in the ICE-USA was used. After all the sentences with can and may were encoded with eighteen linguistic factors, the annotated data were fed into the deep neural networks (DNN). The DNN was constructed with three layers, and each layer contained seventeen nodes. After the DNN was constructed, the learning process was performed with a training set. Then, the performance was measured with a test set. The processes were repeated one hundred times, and it was observed that the DNN had the classification accuracy of 91.5%. The results are promising in that reliable methods can be used in automatically classifying the frequently used modal auxiliary on the basis of the deep learning system.

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