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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
나승훈 (전북대학교) 신종훈 (한국전자통신연구원) 김강일 (건국대학교)
저널정보
한국어정보학회 한국어정보학회 학술대회 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
발행연도
2016.1
수록면
9 - 13 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2017

Deep Biaffine Attention을 이용한 한국어 의존 파싱
나승훈 ,  이건일 ,  신종훈 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

2016

순환 컨트롤러를 이용한 Stack LSTM기반 한국어 의존 파싱
나승훈 ,  이건일 ,  신종훈 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료
Stack LSTM을 이용한 전이 기반 한국어 의존 파싱
나승훈 ,  김강일 ,  김영길 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.06 학술대회자료
Stack LSTM 기반 한국어 의존 파싱을 위한 음절과 형태소의 결합 단어 표상 방법
나승훈 ,  신종훈 ,  김강일 한국어정보학회 학술대회 2016.01 학술대회자료

2014

그래프 기반 및 전이 기반 방법의 결합 모델을 이용한 한국어 의존 파서
나승훈 ,  정상근 한국정보과학회 학술발표논문집 2014.12 학술대회자료

초록· 키워드

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Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 Stack LSTM 을 한국어 의존 파싱에 적용하기 위해 음절-태그과 형태소의 표상들을 결합 (hybrid)하여 단어 표상을 얻어내는 합성 방법을 제안한다. Sejong 테스트셋에서 실험 결과, 제안 단어표상 방법은 음절-태그 및 형태소를 이용한 방법을 더욱 개선시켜 UAS 93.65% (Rigid평가셋에서는 90.44%)의 우수한 성능을 보여주었다.

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