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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정현우 (성균관대학교) 이은령 (성균관대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
389 - 399 (11page)

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최근 자연어 처리 문제에서의 단어 임베딩은 아주 큰 주목을 받고 있는 연구 주제이며 스킵그램은 성공적인 단어 임베딩 기법 중 하나이다. 주변단어들 정보를 이용해서 단어들의 의미를 학습하여 단어 임베딩 벡터를 할당하며 텍스트 자료를 효과적으로 분석할 수 있게 한다. 그러나 벡터 공간 모델의 한계로 인해 기본적인 단어 임베딩 방법들은 모든 단어가 하나의 의미를 가지고 있다는 것을 가정한다. 다의어, 즉 하나 이상의 의미를 가진 단어가 실생활에서 존재 하기 때문에 Neelakantan 등 (2014)은 군집분석 기법을 이용하여 다의어의 여러의미들에 해당하는 의미 임베딩 벡터를 찾기 위해 MSSG (multi-sense skip-gram)를 제안했다. 본 논문에서는 MSSG의 통계적 성능을 개선시킬 수 있는 변형된 MSSG 방법을 제안한다. 먼저, 가중치를 활용한 가중문맥 벡터를 제안한다. 나아가, 군집의 수, 즉 다의어의 의미 수를 자료에서 자동적으로 추정해주는 x-means 방법을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 수행한 실증자료를 기반한 모의실험에서 제안한 방법은 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보여주었다.
#word embedding #skip-gram #multi-sense word #multi-sense skip-gram #X-means clustering #weighted context vector #단어 임베딩 #스킵그램 #다의어 #다중의미 스킵그램 #X-평균 군집화 #가중문백벡터

목차

Abstract
1. 서론
2. 기존 방법 설명
3. 제안 방법 설명
4. 실증예제에 기반빈한 모의실험
5. 결론
References
요약

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