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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제21권 제8호
- 발행연도
- 2015.8
- 수록면
- 567 - 571 (5page)
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기존의 전이 기반 한국어 의존 구문 분석 방법론들은 사용 될 자질의 설계에 많은 노력이 필요하다. 최근에 인공 신경망을 이용하여 자질 설계 단계에서의 시간과 노력을 줄이는 연구들이 많이 수행되었으나 제한된 context의 정보들만 보고 전이 과정에 필요한 decision을 내려야 하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 순환 신경망 모델을 이용하여 자질 설계에 필요한 노력을 줄이고 순환 구조로 먼 거리 의존관계를 고려하였다. 실험을 진행한 결과 일반적인 다층 신경망에 비해 0.51%의 성능향상을 이루었으며 UAS 90.33%의 성능을 선보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 전이 기반 의존 구문 분석
3. 다층 신경망을 이용한 전이 기반 의존 구문 분석
4. 순환 신경망을 이용한 전이 기반 의존 구문 분석
5. 실험 및 성능평가
6. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - M. Collins / 2004 / Incremental Parsing with the Perceptron Algorithm / Proc. of the Association for Computational Linguistics 2004 : 111 ~ 118
[학술대회논문] - L. Huang / 2010 / Dynamic Programming for Linear-Time Incremental Parsing / Proc. of the Association for Computational Linguistics 2010 : 1077 ~ 1086
[학술대회논문] - X. Zheng / 2013 / Deep Learning for Chinese Word Segmentation / Proc. of the Empirical Methods in Natural Language Processing 2013 : 647 ~ 657
[학술대회논문] - R. Socher / 2013 / Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank / Proc. of the Empirical Methods in Natural Language Processing 2013 : 1631 ~ 1642
[학술대회논문] - J. Devlin / 2014 / Fast and Robust Neural Network Joing Models for Statistical Machine Translation / Proc. of the Association for Computational Linguistics 2014 : 1370 ~ 1380
[학술대회논문] - L. Huang / 2010 / Dynamic Programming for Linear-Time Incremental Parsing / Proc. of the Association for Computational Linguistics 2010 : 1077 ~ 1086
[학술대회논문] - X. Zheng / 2013 / Deep Learning for Chinese Word Segmentation / Proc. of the Empirical Methods in Natural Language Processing 2013 : 647 ~ 657
[학술대회논문] - R. Socher / 2013 / Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank / Proc. of the Empirical Methods in Natural Language Processing 2013 : 1631 ~ 1642
[학술대회논문] - J. Devlin / 2014 / Fast and Robust Neural Network Joing Models for Statistical Machine Translation / Proc. of the Association for Computational Linguistics 2014 : 1370 ~ 1380
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