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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이강욱 (KAIST) 한상규 (KAIST) 맹성현 (KAIST)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제12호
발행연도
2017.12
수록면
698 - 702 (5page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.12.698

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

신경망 기반 텍스트 모델링에 있어 순차적 결합 방법의 한계점과 이를 극복하기 위한 담화 기반의 결합 방법
이강욱 ,  한상규 ,  맹성현 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.12 학술저널
텍스트 모델링에 있어 순차적 결합 기반 신경망 모델의 한계점 극복을 위한 담화 기반의 결합 방법
이강욱 ,  한상규 ,  맹성현 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

초록· 키워드

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자연 언어 처리(Natural Language Processing) 분야에 심층 신경망(Deep Neural Network)이 소개된 이후, 단어, 문장 등의 의미를 나타내기 위한 분산 표상인 임베딩(Embedding)을 학습하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베딩 학습을 위한 방법으로는 크게 문맥 기반의 텍스트 모델링 방법과, 기학습된 임베딩을 결합하여 더 긴 텍스트의 분산 표상을 계산하고자 하는 결합 기반의 텍스트 모델링 방법이 있다. 하지만, 기존 결합 기반의 텍스트 모델링 방법은 최적 결합 단위에 대한 고찰 없이 단어를 이용하여 연구되어 왔다. 본 연구에서는 비교 실험을 통해 문서 임베딩 생성에 적합한 결합 기법과 최적 결합 단위에 대해 알아본다. 또한, 새로운 결합 방법인 담화 분석 기반의 결합 방식을 제안하고 실험을 통해 기존의 순차적 결합 기반 신경망 모델 대비 우수성을 보인다.
#심층 신경망 #텍스트 모델링 #임베딩 #순차적 결합 #담화 기반 결합 #deep neural networks #text modeling #embedding #sequential composition #discourse-based composition

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 문맥 기반/결합 기반 텍스트 모델링
3. 담화 기반 문장 임베딩 결합 방법
4. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado and J. Dean, Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, arXiv preprint arXiv:1301.3781. 2013. Q.V. Le and T. Mikolov, Distributed Representations of Sentences and Documents, Proc. of the International Conference on Machine Learning, pp. 1188- 1196, 2014. C. Goller and A. Kuchler, Learning task-dependent distributed representations by backpropagation through structure, Proc. of the International Conference on Neural Networks, pp. 347-352, 1996. S. Hochreiter and J. Schmidhuber, Long short-term memory, Neural computation, Vol. 9, pp. 1735- 1780, 1997. B. Pang and L. Lee, A sentimental education: Sentiment analysis using subjectivity summarization based on minimum cuts, Proc. of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 271-278, 2004.

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