BERT를 이용한 Wordpiece 토큰 기반의 의존 구문 분석

Q: 이 논문에서 정의한 의존 구문 분석이란 무엇인가?

문장에 포함된 어절들의 의존 관계를 파악하는 언어 분석 단계다. 본 연구에서는 형태소 분석 결과에 의존하지 않고 BERT의 wordpiece 토큰 임베딩과 특수 토큰 임베딩을 결합하여 어절 간의 관계를 모델링하는 방식으로 수행된다.

Q: BERT의 wordpiece 토큰과 MASK 토큰을 활용한 어절 임베딩 구축이 의존 구문 분석에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 형태소 분석 없이 wordpiece 토큰과 MASK 토큰의 최종 은닉 벡터를 결합하여 어절 임베딩을 구축함으로써 UAS 94.095%, LAS 91.999%의 높은 성능을 달성했다. 이는 공간 복잡도를 줄이면서도 분석의 견고성과 효율성을 동시에 높이는 결과를 가져온다.

김근하; 최봉근; 고영중

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김근하 (성균관대학교) 최봉근 (성균관대학교) 고영중 (성균관대학교)

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

발행연도: 2022.12

수록면: 1,436 - 1,438 (3page)

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의존 구문 분석은 문장에 포함된 어절의 의존 관계를 파악하는 언어 분석 단계이다. 본 논문에서는 BERT의 토큰 임베딩을 이용하여 어절 임베딩을 구축하는 방법을 제안하고 Biaffine Model을 이용해 의존 구문 분석을 수행한다. 하나의 어절 임베딩을 구축하기 위해 BERT로부터 도출된 wordpiece 토큰의 임베 딩과 특수 토큰인 MASK 토큰의 임베 ... 전체 초록 보기

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