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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 30 - 39 (10page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2019.45.1.030
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The Bidirectional LSTM CRF model used for Named Entity Recognition takes much time to train Named Entity. The hyper-parameters of Word Embedding used as input data in this model affect performance and training time. However, there is very little research on the number of dimensions, which is one of the parameters of Word Embedding. In this paper, we obtain proper number of 4-Word Embeddings (fastText, GloVe, skipgram, CBOW) considering performance and training time in Bidirectional LSTM CRF which can input large amount of data. Next, apply the PCA to the word vector in Word Embedding to reduce the dimension to small dimensional (10 dimensions) intervals. Therefore, applying PCA to conventional Word Embedding and training Word Embedding with small dimensional intervals shows that the model can be trained by maintaining or improving performance based on stable training time in fewer dimensions than conventional Word Embedding.
목차
1. 서론
2. 제안 방법
3. 데이터 전처리 및 형태소 분석과 코퍼스 구축
4. Word Embedding 방법과 주성분분석
5. 실험 결과 및 성능 평가
6. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (41)
참고문헌 신청
Bengio, Y., Ducharme, R., Vincent, P., and Jauvin, C. (2003), A Neural Probabilistic Language Model, Journal of Machine Learning Research, 3, 1137-1155.
Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A., and Mikolov, T. (2017), Enriching Word Vectors with Subword Information, Transactions of the Association for Computational Linguistics, 5, 135-146.
Colah.github.io. (2015), Understanding LSTM Networks-colah’s blog. [online] Available at : http://colah.github.io/posts/2015-08-Understan ding-LSTMs/ [Accessed 3 Sep. 2018].
Choi, Y.-S. and Cha, J.-W. (2016), Korean Named Entity Recognition and Classification using Word Embedding Features, Journal of KIISE, 43(6), 678-685.
Graves, A. (2013), Generating Sequences With Recurrent Neural Networks, CoRR, arXiv preprint arXiv : 1308.0850.
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