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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김보라 (경상국립대학교)
저널정보
한국외국어대학교 러시아연구소 슬라브硏究 슬라브硏究 제37권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
183 - 198 (16page)

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본 연구는 기계학습을 이용한 자연어 처리 방법의 하나인 단어임베딩의 개념, 방법과 종류를 기술하고 더 나아가 러시아어의 단어임베딩을 활용해 일반언어학에서 어떠한 어휘의미 연구를 할 수 있는지를 주된 논의의 대상으로 삼는다. 단어임베딩은 큰 규모의 코퍼스를 대상으로 하여 기계학습방식으로 대상 언어를 모형화하는 기법이다. 기계학습에 기반한 단어임베딩은 언어학적인 측면에서어떤 의미가 있는지, 장점과 한계는 무엇인지 등에 대하여 단어유사도 평가와 단어유추 평가를 통해논의할 수 있다. 단어유사도 평가는 임베딩의 품질 평가뿐만 아니라 단어 간 유사도를 정량적인 수치로 보여줌으로써 유의어의 변별적 특성을 밝힐 수 있다는 점에서 언어학적으로 분석해 볼 가치가있으며 단어 유추평가는 갑과 을의 관계는 병과 정의 관계와 같다는 의미론적 유추에서 단어 벡터간 계산을 통해 단어들 사이의 의미적 문법적 관계를 도출해 낼 수 있다.
#단어임베딩 #워드투벡 #단어유사도 #유추평가 #러시아어 #Word Embedding #Word2Vec #Semant ic Similarity #Analogical Inference #Russian Language

목차

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김보라 / 2018 / 텍스트 긍정 부정 평가: 러시아 국립 코퍼스를 중심으로 / 러시아학 17:1~18 dbpia 김일환 / 2017 / 디지털 자료와 의미 연구의 다양성 / 한국어 의미학 56:89~109 google schola 김일환 / 2010 / 공기 관계 네트워크를 이용한 감정명사의 사용 양상 분석 / 한국어학 49:119~148 dbpia 김호용 / 2018 / 우리말샘 사전을 이용한 단어 의미유사도 측정 모델 개발 / 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 :3~4 dbpia 박성수 / 2018 / Word2vec과 앙상블 분류기를 사용한 효율적 한국어 감성 분류 방안 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(1):133~140 Crossref

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