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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
배장성 (강원대학교) 이창기 (강원대학교)
저널정보
한국어정보학회 한국어정보학회 학술대회 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
발행연도
2016.1
수록면
300 - 304 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (9)

2022

뉴럴 네트워크를 이용한 한국어 의미역 결정
배장성 컴퓨터 2022.01 학위논문

2020

한국어 의미역 결정을 위한 BERT 기반 데이터 증축 기법
배장성 ,  이창기 ,  임준호 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.07 학술대회자료

2019

격틀 사전과 BERT를 이용한 한국어 의미역 결정
배장성 ,  이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료
BERT를 이용한 한국어 의미역 결정
배장성 ,  이창기 ,  임수종 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료

2017

Highway BiLSTM-CRFs 모델을 이용한 한국어 의미역 결정
배장성 ,  이창기 ,  김현기 한국어정보학회 학술대회 2017.01 학술대회자료

2016

딥 러닝을 이용한 한국어 의미역 결정
배장성 컴퓨터과학과 2016.01 학위논문
Input-feeding RNN Search 모델과 CopyNet을 이용한 한국어 의미역 결정
배장성 ,  이창기 한국어정보학회 학술대회 2016.01 학술대회자료

2015

Bidirectional LSTM CRF를 이용한 End-to-end 한국어 의미역 결정
배장성 ,  이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.12 학술대회자료
딥 러닝을 이용한 한국어 의미역 결정
배장성 ,  이창기 ,  임수종 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 순차열 분류 문제(Sequence Labeling Problem)가 아닌 순차열 변환 문제(Sequence-to-Sequence Learning)로 접근하였고, 구문 분석 단계와 자질 설계가 필요 없는 End-to-end 방식으로 연구를 진행하였다. 음절 단위의 RNN Search 모델을 사용하여 음절 단위로 입력된 문장을 의미역이 달린 어절들로 변환하였다. 또한 순차열 변환 문제의 성능을 높이기 위해 연구된 인풋-피딩(Input-feeding) 기술과 카피넷(CopyNet) 기술을 한국어 의미역 결정에 적용하였다. 실험 결과, Korean PropBank 데이터에서 79.42%의 레이블 단위 f1-score, 71.58%의 어절 단위 f1-score를 보였다.

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