BiLSTM 모델과 형태소 자질을 이용한 서술어 인식 방법

남충현; 장경식

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자료유형: 학술저널

저자정보: 남충현 (한국기술교육대학교) 장경식 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제1호

발행연도: 2022.1

수록면: 24 - 29 (6page)

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정보 추출 및 질의응답 시스템 등 다양한 자연어 처리 분야에서 사용되는 의미역 결정은 주어진 문장과 서술어에 대해 서술어와 연관성 있는 논항들의 관계를 파악하는 작업이다. 입력으로 사용되는 서술어는 형태소 분석과 같은 어휘적 분석 결과를 이용하여 추출하지만, 한국어 특성상 문장의 의미에 따라 다양한 패턴을 가질 수 있기 때문에 모든 언어학적 패턴을 만들 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전에 언어학적 패턴을 정의하지 않고 신경망 모델과 사전 학습된 임베딩 모델 및 형태소 자질을 추가한 한국어 서술어를 인식하는 방법을 제안한다. 실험은 모델의 변경 가능한 파라미터에 대한 성능 비교, 임베딩 모델과 형태소 자질의 사용 유무에 따른 성능 비교를 하였으며, 그 결과 제안한 신경망 모델이 92.63%의 성능을 보였음을 확인하였다.

#딥러닝 #자연어 처리 #의미역 결정 #서술어 인식 #Deep learning #Natural language processing #Semantic role labeling #Predicate recognition

참고문헌 (10)

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B. J. Kim, C. M. Park, Y. Y. Choi, M. J. Kwon, and J. Y. Seo, “Korean Named Entity Recognition using Joint Learning with Language Model,” in Proceeding of the 29st Conference on Human and Cognitive Language Technology, Daeju, pp. 333-337, 2017.

M. S. Choi and B. W. On, “A Comparative Study on the Accuracy of Sentiment Analysis of Bi-LSTM Model by Morpheme Feature,” in Proceeding of the 2019 KIIT Conference, Daejeon, pp. 307-309, 2019.

P. Bojanowski, E. Grave, A. Joulin, and T. Mikolov, “Enriching Word Vectors with Subword Information,” Transactions of the Association for Computational Linguistics, vol. 5, pp. 135-146, Aug. 2017.

T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space,” arXiv:1301.3781v3, 2013. A. Moschitti and C. A. Bejan, “A Semantic Kernel for Predicate Argument Classification,” in Proceeding of the Eighth Conference on Computational Natural Language Learning, Boston, pp. 17-24, 2004.

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