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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.4
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 321 - 328 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2023.50.4.321
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대체어란 한 문장에서 특정 단어를 대신하여 사용해도 문장의 의미를 훼손하지 않는 단어이며, 이를 추출하는 기술은 데이터 증강 등 다양한 자연어처리 문제에 활용할 수 있다. 기존 대체어 추출 방법은 문맥에 부자연스러운 대체어를 추출할 수 있다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 말뭉치에서 목표 단어가 포함된 문장을 샘플링하여 사전학습 BERT 기반 대체어 후보 생성 모델에 입력하고, 대체 토큰 감지 모델로 부적합한 대체어를 제외하여 대체어를 추출하는 방법을 제안한다. 국립국어원 문어 말뭉치 및 ㈜낱말 기본유의어 사전을 통해 검증한 결과, 본 제안 방법은 기존 방법에 비해 더 정확한 대체어를 추출한다. 또한 부적합한 대체어를 제외하는 모델로 사료될 수 있는 문법성 판단 모델보다 본 연구에서 제안한 대체 토큰 감지 모델의 대체어 추출 성능이 더 뛰어난 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (0)
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