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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 13 - 21 (9page)
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본 논문에서는 대규모 영어학습자들의 말뭉치에서 학습된 LSTM 영어학습자 언어모델의 동적 LSTM 네트워크 활성을 분석하는 방법을 제안한다. NA-task 탐색 분류기(주어와 동사 간의 수일치작업)를 전이 학습시키고 LSTM 네트워크에서 각 시점에서의 활성 및 LSTM 뉴런 유닛의 제거를 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과는 LSTM 네트워크 활성이 NA-task 탐색 분류 성능에 영향을 미치는 것으로 나타났다. NA-task 탐색 분류 모델은 NA-task에 대해 평가 데이터셋에서 99.57%의 정확도를 달성하여 올바른 문법 규칙을 습득하고 정확한 예측 능력을 갖고 있음을 보여주었다. NA-task 처리에 대한 내부 LSTM 뉴런의 영향을 분석하기 위해 특정 LSTM 뉴런을 제거하고 모델의 성능을 평가 비교하였다. 뉴런 776을 제거한 결과, 복수 주어의 경우 성능이 10% 이상 감소하였으며, 뉴런 988을 제거한 결과, 단수 주어의 경우 성능이 제거 전 모델과 비교하여 10% 감소한 것으로 나타났다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. The Proposed NA-task Classifier
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Results
Ⅵ. Conclusions
REFERENCES
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