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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이동준 (서울대학교) 임유빈 (서울대학교) 권태경 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.5
발행연도
2018.5
수록면
444 - 450 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.5.444

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

Morpheme-based Efficient Korean Word Embedding
이동준 ,  임유빈 ,  권태경 Journal of KIISE 2018.05 학술저널
Morpheme-based Efficient Korean Word Embedding
이동준 컴퓨터공학부 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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기존의 word2vec(continuous bag-of-words 또는 skip-gram)이나 Glove 등의 단어 임베딩 모델은 단어의 구조나 단어 내부의 의미를 학습하지 못한다. 이는 한국어과 같은 교착어들을 학습하는데 있어서 큰 한계로 작용한다. 본 논문에서는, 기존의 skip-gram 모델을 확장하여 단어 벡터를 형태소들의 벡터의 합으로 정의하고, 형태소들의 벡터를 학습하는 새로운 모델을 제안하였다. 학습된 벡터의 성능을 평가하기 위하여 단어 유사도 평가와 단어 유추 평가를 수행하였고, 다른 자연어 처리 응용에 학습한 벡터를 사용함으로써 얼마나 성능이 향상되는지 실험하였다.
#단어 임베딩 #형태소 임베딩 #한국어 #인공신경망 #word embedding #morpheme embedding #Korean #neural network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 형태소 기반 단어 임베딩 모델
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Mikolov, Tomas, et al., Distributed representations of words and phrases and their compositionality, Advances in neural information processing systems, pp. 3111-3119, 2013. Levy, Omer, Yoav Goldberg, and Ido Dagan, Improving distributional similarity with lessons learned from word embeddings, Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol. 3, pp. 211-225, 2015. Mikolov, Tomas, et al., Efficient estimation of word representations in vector space, arXiv preprint arXiv: 1301.3781, 2013. Pennington, Jeffrey, Richard Socher, and Christopher D. Manning, Glove: Global Vectors for Word Representation, EMNLP, Vol. 14, pp. 1532-1543, 2014. Kim, Yoon, Convolutional neural networks for sentence classification, arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014.

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