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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 1,300 - 1,306 (7page)
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본 연구는 자연어 처리 문제 중 하나인 문장 유사도 판별 문제를 딥러닝으로 해결하는 데에 있어 Char2Vec기반으로 문장을 전 처리하고 학습시켜 그 성능을 확인하고 대표적인 Word Embedding 모델 Word2Vec를 대체할 수 있는 가능성이 있는지 파악하고자 한다. 임의의 두 문장을 비교할 때 쓰는 딥러닝 구조로 Siamese Ma-STM 네트워크를 사용하였다. Word2Vec와 Char2Vec를 각각 기반으로 한 문장 유사도 판별 모델을 학습시키고 그 결과를 분석하였다. 실험 결과 Char2Vec를 기반으로 학습시킨 모델이 validation accuracy 75.1%을 보였고 Word2Vec를 기반으로 학습시킨 모델은 validation accuracy 71.6%를 보였다. 따라서 고 사양을 요구하는 Word2Vec대신 임베딩 레이어를 활용한 Char2Vec 기반의 전처리 모델을 활용함으로 분석 환경을 최적화 할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. Word2vec와 Char2vec를 이용한 문장 유사도 판별 실험
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 박세정 / 2016 / R 기반의 딥 러닝을 이용한 공간 정보 분석 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 6 (4) : 1 ~ 8
[학술지(정기간행물)] - 김정미 / 2017 / Word2vec을 활용한 RNN기반의 문서 분류에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 27 (6) : 560 ~ 565
[학술대회논문] - P. Baudiš / 2016 / Joint Learning of Sentence Embeddings for Relevance and Entailment / The Workshop on Representation Learning for NLP : 18 ~ 26
[학술지(정기간행물)] - 김장영 / 2017 / 빅데이터 분석을 이용한 이러닝 수강 후기 분석 / 한국정보통신학회논문지 21 (2) : 423 ~ 428
[학술대회논문] - M. Jonas / 2016 / Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity / Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence : 2786 ~ 2792
[학술지(정기간행물)] - 김정미 / 2017 / Word2vec을 활용한 RNN기반의 문서 분류에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 27 (6) : 560 ~ 565
[학술대회논문] - P. Baudiš / 2016 / Joint Learning of Sentence Embeddings for Relevance and Entailment / The Workshop on Representation Learning for NLP : 18 ~ 26
[학술지(정기간행물)] - 김장영 / 2017 / 빅데이터 분석을 이용한 이러닝 수강 후기 분석 / 한국정보통신학회논문지 21 (2) : 423 ~ 428
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