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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 243 - 248 (6page)
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다중작업학습(Multi-Task Learning, MTL) 기법은 하나의 신경망을 통해 다양한 작업을 동시에 수행하고 각 작업 간에 상호적으로 영향을 미치면서 학습하는 방식을 말한다. 본 연구에서는 전통문화 말뭉치를 직접 구축 및 학습데이터로 활용하여 다중작업학습 기법을 적용한 개체명 인식 모델에 대해 성능 비교 분석을 진행한다. 학습 과정에서 각각의 품사 태깅(Part-of-Speech tagging, POS-tagging) 과 개체명 인식(Named Entity Recognition, NER) 학습 파라미터에 대해 Bi-LSTM 계층을 통과시킨 후 각각의 Bi-LSTM을 계층을 통해 최종적으로 두 loss의 joint loss를 구한다. 결과적으로, Bi-LSTM 모델을 활용하여 단일 Bi-LSTM 모델보다 MTL 기법을 적용한 모델에서 1.1%~4.6%의 성능 향상이 있음을 보인다.
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참고문헌 (17)
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S. Ruder / 2017 / An overview of multi-task learning in deep neural networks / arXiv preprint arXiv:1706.05098
R. Caruana / 1997 / Multitask learning / Machine learning 28(1):41~75
M. Long / 2015 / Learning multiple tasks with deep relationship networks / arXiv preprint arXiv:1506.02117 :2
Y. Zhang / 2018 / Learning to multitask / In Advances in Neural Information Processing Systems :5771~5782
T. Mikolov / 2013 / Distributed representations of words and phrases and their compositionality / In Advances in neural information processing systems :3111~3119
R. Caruana / 1997 / Multitask learning / Machine learning 28(1):41~75
M. Long / 2015 / Learning multiple tasks with deep relationship networks / arXiv preprint arXiv:1506.02117 :2
Y. Zhang / 2018 / Learning to multitask / In Advances in Neural Information Processing Systems :5771~5782
T. Mikolov / 2013 / Distributed representations of words and phrases and their compositionality / In Advances in neural information processing systems :3111~3119
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