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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.8
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 748 - 760 (13page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2020.47.8.748
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자연어이해는 로봇, 메신저, 자연어 인터페이스 등에 활용되는 근간 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 자연어이해 문제 중 문장의 의도를 파악하는 의도파악기술에 있어, 전통적인 분류기술을 활용하는 것이 아닌, 문장의 의미를 벡터 형태로 가공할 수 있는 문장 및 의미틀 읽기장치를 학습시키고, 훈련문장과 질의문장의 벡터 공간상의 의미거리를 측정하여, 가장 가까운 훈련문장의 의도를 질의문장의 의도로 부착하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 사전학습 언어모델 기반 트랜스포머를 활용하여 기호 형태의 문장 및 의미틀을 벡터 형태로 변환하는 방법을 소개한다. 한국어 기반 날씨 및 내비게이션 영역의 말뭉치와 영어 기반 항공교통 예약 영역, 음성 언어 이해 시스템 영역의 자연어 말뭉치등을 활용한 다양한 실험을 통하여 제안한 방법이 성공적으로 의미벡터를 배움을 보이고, 기존 의도파악 기술 대비 높은 성능을 가짐을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 의미벡터 학습 방법
4. 의미벡터 유사도를 이용한 의도파악
5. 실험
6. 결론
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Richard Schwartz, Scott Miller, David Stallard, and John Makhoul. Hidden understanding models for statistical sentence understanding. In Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1997. ICASSP-97, 1997 IEEE International Conference on, Vol. 2, pp. 1479-1482. IEEE,
Yulan He and Steve Young. Semantic processing using the hidden vector state model. Computer speech & language, 19(1):85-106, 2005.
Thomas Dietterich. Machine learning for sequential data: A review. Structural, syntactic, and statistical pattern recognition, pp. 227-246, 2002.
John Lafferty, Andrew McCallum, and Fernando CN Pereira. Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data. 2001.
Charles Sutton, Andrew McCallum, and Khashayar Rohanimanesh. Dynamic conditional random fields: Factorized probabilistic models for labeling and segmenting sequence data. Journal of Machine Learning Research, 8(Mar):693-723, 2007.
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