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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오진영 (창원대학교) 차정원 (창원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.5
발행연도
2021.5
수록면
533 - 538 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.5.533

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딥러닝은 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 우수한 성능을 달성하려면 많은 학습 데이터와 긴 학습 시간이 필요하다. 우리는 관계 추출 문제에 대하여 뉴럴-심볼릭 방법을 이용하여 적은 학습 데이터 환경에서 딥러닝의 성능을 능가하는 방법을 제안한다. 규칙 결과와 딥러닝 결과와의 불일치도를 사용하는 구조를 설계하였다. 또한 수렴속도를 향상시키기 위해서 논리 규칙 필터링을 제안하고 규칙의 성능을 높이기 위해 문맥을 추가하였다. 제안 구조는 적은 학습 데이터에 대해서 우수한 성능을 보였으며, 빠른 성능 수렴이 이루어지는 것을 확인하였다.
#뉴럴-심볼릭 #관계추출 #딥러닝 #자연어처리 #neural-symbolic #relation extraction #deep learning #natural language processing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험
4. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Jacob Devlin et al., "BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," arXiv:1810.04805, 2018. Colin Raffel et al., "Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer," arXiv:1910.10683, 2019. Rich Sennrich et al., "Improving Neural machine Translation Models with Monolingual Data," ACL, 2016. google schola Alina Karakanta et al., "Neural Machine translation for low-resource languages without parallel corpora," Machine Translation, pp. 1-23, 2017. google schola Antoine Bordes et al., "Learning Structured Embeddings of Knowledge Bases," AAAI, 2011. google schola

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