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진교훈 (중앙대학교) 윤정민 (중앙대학교) 박제훈 (중앙대학교) 송상민 (중앙대학교) 장수진 (중앙대학교) 김영빈 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
2,763 - 2,767 (5page)

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Historical documents have value as key sources of evidence for events, persons, and historical interpretations throughout periods of time. However, limitations exist when analyzing those employing changes in information over time. In this paper, we proposed a new deep learning framework using improved dynamic word embedding to reflect temporal information via factorized embedding parametrization and additional embedding with a bilinear function. Further, we applied dynamic word embedding to the entity recognition and neural machine translation tasks. Experimental evaluations demonstrated that our proposed method outperformed others with a 0.68 F1 score in the named entity recognition task and a 0.34 BLEU4 score in the neural machine translation task.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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