Korean Dependency Parser using Higher-order features and Stack-Pointer Networks

최용석; 이공주

doi:10.5626/JOK.2019.46.7.636

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최용석 (충남대학교) 이공주 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.7

발행연도: 2019.7

수록면: 636 - 643 (8page)

DOI: 10.5626/JOK.2019.46.7.636

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구문 분석은 문장의 구조를 이해하며 구조적 중의성을 해결하는 것이다. 일반적으로 한국어는 어순 배열의 자유도가 높고 문장 성분의 생략이 빈번한 특성이 있기 때문에 의존 구문 분석을 기반으로 한 연구가 주를 이루었다. 스택-포인터 네트워크 모델은 의존 구문 파서에 맞게 포인터 네트워크 모델을 확장한 것이다. 스택-포인터 네트워크는 각 단어에서 의존소를 찾는 하향식 방식의 모델로 기존 모델의 장점을 유지하면서 각 단계에서 이미 파생된 트리 정보도 사용한다. 본 연구에서는 스택-포인터 네트워크 모델을 한국어에 맞게 적용해보고 이와 함께 고차원 정보를 이용해서 트리 정보에 반영해본다. 모델의 실험 결과는 고차원 정보로 형제 노드를 반영하였을 때 UAS 92.63%의 정확도를 얻었다.

#스택-포인터 네트워크 #한국어 의존 구문 파서 #어절 표현 #고차원 정보 #stack-pointer networks #Korean dependency parser #word representation #higher-order features

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S. Na, J. Li, J. Shin and K. Kim, "Deep Biaffine Attention for Korean Dependency Parsing," Proc. of the KIISE Korea Computer Congress 2017, pp. 584-586, 2017. (in Korean)

J. Min and S. Na, "SyntaxNet Models using Transition Based Recurrent Unit for Korean Dependency Parsing," Proc. of the KIISE Korea Computer Congress 2017, pp. 602-604, 2017. (in Korean)

C. Park, H. Hwang, C. Lee and H. Kim, "Korean Dependency Parsing with Multi-layer Pointer Networks," Proc. of the 29th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, pp. 92-95, 2017. (in Korean)

S. Na, J. Li, J. Shin and K. Kim, "Stack LSTMs with Recurrent Controllers for Korean Dependency Parsing," Proc. of the 43th Annual Conference on KIISE, pp. 446-448, 2016. (in Korean)

Y. Choi and K. Lee, "Korean Dependency Paraser using Stack-Pointer Networks and Information of Word Units," Proc. of the 30th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, pp. 13-18, 2018. (in Korean)

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