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자료유형
학술저널
저자정보
정상근 (SK telecom)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.5
발행연도
2018.5
수록면
457 - 465 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.5.457

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최근 자연어 처리 분야에서 심층신경망의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 한국어 자연어 처리에 있어 심층신경망을 활용하여 문장 추상화를 수행하고, 추상화된 벡터값을 활용해 분류문제를 해결하고자 할 때 가장 적절한 한국어 입력 단위를 찾는 것이다. 문장 추상화에 사용되는 가장 대표적인 심층신경망인 Recurrent Neural Network과 Convolutional Neural Network을 먼저 소개하고, 음절, 형태소-품사, 부단어, 음절조합 등의 다양한 입력단위를 살펴본 뒤, 각 방법론을 감성분류, 주제분류, 의도분류의 문제에 적용해봄으로써 가장 효과적인 한국어 입력단위를 찾아보고자 한다.
#심층신경망 #입력단위 #자연어처리 #입력토큰 #Deep neural network #Korean input token units #natural language processing #sentence encoding

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문장추상화에 활용되는 심층신경망
4. 문장추상화 입력단위
5. 관련 연구
6. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Won-Sik Bae and Jeong-Won Cha, Automatic opinion relations extraction for sentiment analysis, Journal of KIISE: Software and Applications, Vol. 40, No. 5, pp. 473-481, 2013. Piotr Bojanowski, Edouard Grave, Armand Joulin, and Tomas Mikolov, Enriching word vectors with subword information, arXiv preprint arXiv:1607. 04606, 2016. Xinxiong Chen, Lei Xu, Zhiyuan Liu, Maosong Sun, and Huan-Bo Luan, Joint learning of character and word embeddings, IJCAI, pp. 1236-1242, 2015. Kyunghyun Cho, Bart Van Merrienboer, Caglar Gulcehre, Dzmitry Bahdanau, Fethi Bougares, Holger Schwenk, and Yoshua Bengio, Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translation, arXiv preprint arXiv:1406.1078, 2014. Ronan Collobert, Jason Weston, Leon Bottou, Michael Karlen, Koray Kavukcuoglu, and Pavel Kuksa, Natural language processing (almost) from scratch, Journal of Machine Learning Research, Vol. 12(Aug), pp. 2493-2537, 2011.

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