Korean Dependency Parsing using Pointer Networks

박천음; 이창기

doi:10.5626/JOK.2017.44.8.822

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박천음 (강원대학교) 이창기 (강원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.8

발행연도: 2017.8

수록면: 822 - 831 (10page)

DOI: 10.5626/JOK.2017.44.8.822

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본 논문에서는 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습은 두 개 이상의 문제를 동시에 학습시켜 성능을 향상시키는 방법으로, 본 논문에서는 이 방법에 기반한 포인터 네트워크를 이용하여 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 어절 기반의 의존 구문 분석에서 형태소 기반의 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 수행하기 위하여 입력 기준 5가지를 정의하고, 성능 향상을 위하여 finetuning 방법을 적용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 91.79%, LAS 89.48%의 성능을 보였다.

#멀티 태스크 러닝 #포인터 네트워크 #의존 구문 분석 #딥 러닝 #multi-task learning #pointer networks #dependency parsing #deep learning

참고문헌 (22)

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D. Hays, Dependency theory: a formalism and some observations, Language, pp. 511-525, 1964. O. Vinyals, M. Fortunato and N. Jaitly, Pointer Networks, Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 2674-2682, 2015. D. Bahdanau, K. Cho and Y. Bengio, Neural machine translation by jointly learning to align and translate, arXiv preprint arXiv:1409.0473, 2014. J. Li, E. Lee and J.H. Lee, Sequence-to-sequence based Morphological Analysis and Part-Of-Speech Tagging for Korean Language with Convolutional Features, Journal of KIISE, Vol. 44, No. 1, pp. 57- 62, 2017. (in Korean) C. Lee, Named Entity Recognition using Long Short-Term Memory Based Recurrent Neural Network, Proc. of the KIISE Korea Computer Congress 2015, pp. 645-647, 2015. (in Korean)

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