BERT 기반 어절 임베딩 구축과 이를 활용한 한국어 의미역 결정

Q: 이 논문에서 정의한 의미역 결정이란 무엇인가?

문장 내에 존재하는 서술어와 해당 서술어에 대응하는 명사구 사이의 의미적 관계를 분석하여, 각 명사구가 서술어에 대해 수행하는 구체적인 의미 역할을 결정하는 과정을 의미한다.

Q: BERT 기반 어절 단위 의미역 결정 모델의 성능과 효율성은 어떠한가?

연구 결과, 추가적인 어절 자질 정보 없이도 84.49%의 성능을 기록하였으며, 특히 BiLSTM 층을 제외한 구조를 통해 기존 모델 대비 추론 시간을 단축시키는 효율성을 입증하였다.

차현묵; 최봉근; 고영중

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 차현묵 (성균관대학교) 최봉근 (성균관대학교) 고영중 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.12

수록면: 1,430 - 1,432 (3page)

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의미역 결정은 문장 내의 서술어와 그 서술어에 대한 명사구의 의미역할을 결정하는 것이다. 최근 의미역 결정 연구에는 언어모델인 BERT를 활용하여 토큰 단위로 순차 레이블링 문제를 해결하는 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 논항이 어절 단위로 나타난다는 점에 착 ... 전체 초록 보기

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