Korean Dependency Parsing using Token-Level Contextual Representation in Pre-trained Language Model

임준호; 김현기

doi:10.5626/JOK.2021.48.1.27

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자료유형: 학술저널

저자정보: 임준호 (한국전자통신연구원) 김현기 (한국전자통신연구원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.1

발행연도: 2021.1

수록면: 27 - 34 (8page)

DOI: 10.5626/JOK.2021.48.1.27

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의존 구문분석은 문장 내 단어 사이의 의존관계 및 레이블을 인식하여 문장의 구조적 중의성을 해소하는 문제이다. 사전학습 언어모델 위에 추가적인 순환신경망(RNN)을 적용한 선행 연구들과 달리, 본 논문에서는 사전학습 언어모델의 자가집중 메커니즘을 최대한 활용하기 위하여 사후학습만을 이용한 의존 구문분석 방법을 제안하고, 성능 개선을 위하여 어절 사이의 상대거리 파라미터와 구분자 토큰 활용기법을 제안한다. TTA 표준 가이드라인 세종 구문분석 말뭉치를 평가결과 KorBERT_base 모델은 95.73% UAS, 93.39% LAS를, KorBERT_large 모델은 96.31% UAS, 94.17% LAS를 보였다. 이는 사전학습 언어모델을 사용하지 않은 기존 연구 대비 약 3% 이상의 성능 개선을 보인 결과이다. 다음으로 선행 연구의 어절-형태소 혼합 변환 말뭉치 평가 결과, KorBERT_base 모델은 94.19% UAS, KorBERT_large 모델은 94.76% UAS 성능을 보였다.

#의존 구문분석 #사전학습 언어모델 #문맥표현 #dependency parsing #pre-trained language model #contextual representation

참고문헌 (22)

참고문헌 신청

J. H. Lim, Y. J. Bae, H. K. Kim, Y. J. Kim, and K. C. Lee, "Korean Dependency Guidelines for Dependency Parsing and Exo-Brain Language Analysis Corpus," Proc. of the 27th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology, pp. 234-239, 2015. (in Korean)

J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding," Proc. of NAACL-HLT, pp. 4171-4186, 2019.

C. Park, C. Lee, J.-H. Lim, and H.-k. Kim, "Korean Dependency Parsing with BERT," Proc. of the KIISE Korea Computer Congress (KCC) 2019, pp. 530-532, 2019. (in Korean)

J. H. Han, Y. J. Park, Y. H. Jeong, I. K. Lee, J. W. Han, S. J. Park, J. A. Kim, and J. Y. Seo, "Korean Dependency Parsing Using Sequential Parsing Method Based on Pointer Network," Proc. of the 31th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology, pp. 533-536, 2019. (in Korean)

The National Institute of the Korean Language, The 21 century Sejong plan. 2012. (in Korean)

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