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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jihong Min (Inha University) Joon-Woo Jeon (Inha University) Kwang-Ho Song (Inha University) Yoo-Sung Kim (Inha University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제22권 제4호(통권 제157호)
발행연도
2017.4
수록면
41 - 49 (9page)

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Word sense disambiguation(WSD) that determines the exact meaning of homonym which can be used in different meanings even in one form is very important to understand the semantical meaning of text document. Many recent researches on WSD have widely used NNLM(Neural Network Language Model) in which neural network is used to represent a document into vectors and to analyze its semantics. Among the previous WSD researches using NNLM, RNN(Recurrent Neural Network) model has better performance than other models because RNN model can reflect the occurrence order of words in addition to the word appearance information in a document. However, since RNN model uses only the forward order of word occurrences in a document, it is not able to reflect natural language’s characteristics that later words can affect the meanings of the preceding words. In this paper, we propose a WSD scheme using Bidirectional RNN that can reflect not only the forward order but also the backward order of word occurrences in a document. From the experiments, the accuracy of the proposed model is higher than that of previous method using RNN. Hence, it is confirmed that bidirectional order information of word occurrences is useful for WSD in Korean language.
#Word Sense Disambiguation #Neural Network Language Model #Context Vector #Bidirectional Recurrent Neural Network

목차

Abstract
I. Introduction
II. Related Works
III. Word Sense Disambiguation Using Bidirectional Recurrent Neural Network
IV. Experiments and Analysis
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (24)

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[학술지(정기간행물)] - M. Sundermeyer / 2012 / LSTM Neural Networks for Language Modeling / Interspeech : 194 ~ 197 google schola [학술대회논문] - mykang, bgkim / 2015 / Word Sense Disambiguation using Word2Vec / Proceeding of 27th Conference on Human & Cognitive Language Technology : 81 ~ 84 google schola [학술대회논문] - jcshin / 2016 / Homograph Word Sense Disambiguation using Korean Lexical Semantic Map(UWordMap) and Word-Embedding / Proceeding of Korean Computer Congress 2016 : 702 ~ 704 google schola [기타자료] - D. Yuan / 2016 / Word Sense Disambiguation with Neural Language Models / arXivpreprint arXiv:1603.07012 google schola [학술대회논문] - jhmin / 2017 / Study on Word Sense Disambiguation Using Recurrent Neural Network for Korean / Proceeding of Winter Conference on Korean Association of Computer Education 2017 : 93 ~ 96 google schola

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