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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 99 - 107 (9page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.1.99
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원활한 의사소통을 하려면 논항과 술어의 구성이 온전한 문장으로 정확한 의미를 표현해야 한다. 그러나, 한국어를 비롯한 여러 언어에서 필수격 생략이 빈번하게 발생한다. 무형대용어는 문장 안에서 서술어의 필수격이 대용어조차 생략되는 현상이다. 한국어, 일본어, 중국어를 대상으로 딥러닝 모델을 기반으로 무형대용어 해결 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 Pointer Network와 FastText를 결합한 딥러닝 모델을 이용하여 생략된 서술어의 필수격을 복원하는 시도를 하였다. 다양한 딥러닝 모델과의 성능 비교 결과 최대 21%의 높은 정확도를 나타내었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (54)
참고문헌 신청
Park, C. H., “Statistical approach about ellipsis of Korean and English-Focused on ellipsis of subject and object,” Journal of the Society of Korean Language and Literature, 66, pp. 171-191, 2012.
S. Jeon, A Study on the Abbreviation of Korean, Korea University Master's Thesis, 2000.
Y. Gang, Korean discourse and omission, LeeHoe media group, 2005.
Park, C. H., “Statistical approach about ellipsis of subjects and verbs,” Urimal, vol. 32, pp. 39-61, 2013.
M. Hwang, Sequence Labeling Based Zero Anaphora Detection and Resolution, Yonsei University Master's Thesis, 2014.
S. Jeon, A Study on the Abbreviation of Korean, Korea University Master's Thesis, 2000.
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M. Hwang, Sequence Labeling Based Zero Anaphora Detection and Resolution, Yonsei University Master's Thesis, 2014.
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