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자료유형
학술저널
저자정보
이선정 (인천대학교)
저널정보
융복합지식학회 융복합지식학회논문지 융복합지식학회논문지 제8권 제1호
발행연도
2020.3
수록면
19 - 26 (8page)

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본고에서는 LSTM에 기반을 둔 한국어 언어모델에 관한 연구를 수행하였으며 GloVe를 사용하는 LSTM 기반 언어모델을 제안한다. 먼저 PTB 영어 코퍼스를 이용하여 전통적인 n-gram 방식의 통계적인 언어모델과 LSTM 기반의 언어모델을 비교하였고 그 결과 47.3%의 복잡도가 감소되는 효과를 얻었다. 한국어에 적용 실험을 위해서 기본 토큰 단위로 WPM (word-piece model)을 사용하였으며 통계적인 n-gram 언어모델과 LSTM 언어모델을 비교한다. 또한, LSTM 언어모델을 만들 때 GloVe를 단어 표현 벡터로 사용하는 방법을 제안하여 비교 연구도 수행하였다. 한국어 평가 코퍼스 10만 문장을 이용하여 성능 비교를 한 결과 LSTM 방식을 사용하였을 경우n-gram 방식보다 28.8%의 복잡도가 감소하였고 GloVe와 같이 사용할 경우 43.4%의 복잡도가 감소되었다. 영어와 한국어 코퍼스의 비교 실험으로 GloVe를 사용하는 LSTM 기반 언어모델의 제안이 우수하다는 것을 입증하였다.
#Language model #Language model based on LSTM #Statistical language model #GloVe #N-gram

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 언어모델을 위한 기본 단위, 단어 표현 벡터 및 LSTM
3. LSTM 언어모델의 구조 설계
4. 언어모델 알고리즘 비교 및 시뮬레이션
5. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
J. Daniel / 2009 / Martin, Speech and Language Processing / Pearson International Edition google schola Ronald Rosenfeld / Two Decades of Statistical Language Modeling: Where do We Go From Here? / IEEE Proceedings of the IEEE (8):1270~1278 google schola CMU statistical language modeling toolkit(SRILM) google schola Zaremba, W. / Recurrent Neural Network Regularization, arXiv:1409.2329 google schola 김양훈 / 2016 / LSTM 언어모델 기반 한국어 문장 생성 / 한국통신학회논문지 41(5):592~601 dbpia

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