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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,391 - 1,402 (12page)
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2019
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This paper focuses use context-sensitive spelling error correction using generative adversarial network. Generative adversarial network[1] are attracting attention as they solve data generation problems that have been a challenge in the field of deep learning. In this paper, sentences are generated using word embedding information and reflected in word distribution representation. We experiment with DCGAN[2] used for the stability of learning in the existing image processing and D2GAN[3] with double discriminator. In this paper, we experimented with how the composition of generative adversarial networks and the change of learning corpus influence the context-sensitive spelling error correction In the experiment, we correction the generated word embedding information and compare the performance with the actual word embedding information.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문맥의존 철자오류 교정
4. 이중 판별자 생성적 적대 신경망
5. 실험 및 평가
6. 결론 및 향후 연구
REFERENCE
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
I. Goodfellow, et al., “Generative Adversarial Nets,” Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 2, pp. 2672-2680, 2014.
R. Radford, L. Metz, and S. Chintala. “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,” arXiv preprint, arXiv:1511.06434, 2015.
T. Nguyen, et al., “Dual Discriminator Generative Adversarial Nets,” Advances in Neural Information Processing Systems. 2017.
D.-J. Kim, “A Method for Detection and Correction of Pseudo-Semantic Errors Due to Typographical Errors,” Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol. 18, No. 10, pp. 173-182, 2013.
J. Wu, et al., “Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Genera-Tive-Adversarial Modeling,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 82-90, 2016.
R. Radford, L. Metz, and S. Chintala. “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,” arXiv preprint, arXiv:1511.06434, 2015.
T. Nguyen, et al., “Dual Discriminator Generative Adversarial Nets,” Advances in Neural Information Processing Systems. 2017.
D.-J. Kim, “A Method for Detection and Correction of Pseudo-Semantic Errors Due to Typographical Errors,” Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol. 18, No. 10, pp. 173-182, 2013.
J. Wu, et al., “Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Genera-Tive-Adversarial Modeling,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 82-90, 2016.
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