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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 봄 학술발표논문집 제23권 제1호(A)
발행연도
1996.4
수록면
1,033 - 1,036 (4page)

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본 논문에서는 기존의 기호주의적 인공지능이 가지는 기호체계와 의미체계의 구조 차이에 의한 brittleness문제를 해결하기 위하여, Roman Jakobson이 정의한 유사성(similarity)과 인접성(contiguity)에 기반한 추론을 수행할 수 있는 연결주의적 의미공간 모델 CSN(Connectionist Semantic Network)을 제안한다. CSN은 상위개념과 그 개념을 구성하는 구체적 하위개념의 구조를 가지고 이들의 상호 연결 부분을 학습함으로써 의미의 기본적인 두 측면 즉, 유사성과 인접성에 기반한 추론을 수행할 수 있는 모델이다. 본 논문에서는 유사성과 인접성을 사용한 추론 예제를 가지고 실험하여 제안한 모델의 타당성을 검증하며, 신경망을 사용한 정보처리가 기호주의적 방법에 비하여 유연함을 고찰한다.

목차

요약

1. 서론

2. 언어의 두 측면 및 다층 구조의 적합성

3. CSN(Connectionist Semantic Network)의 구조 및 학습

4. 실험 및 결과

5. 결론

6. 참고 문헌

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