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임수종 (한국전자통신연구원) 배용진 (한국전자통신연구원) 김현기 (한국전자통신연구원) 나동렬 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.4
발행연도
2015.4
수록면
475 - 482 (8page)

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높은 성능의 의미역 인식 시스템의 개발을 위해서는 대상 도메인에 대한 대량의 수동 태깅 학습 데이터가 필요하다. 그러나 충분한 크기의 의미역 인식용 학습 데이터는 오직 소수의 도메인에서만 존재한다. 소스 도메인의 시스템을 상대적으로 매우 작은 학습 데이터를 가진 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 15% 정도 성능 하락이 발생한다. 이러한 도메인 변경에서의 성능 하락 현상을 최소화하기 위해 본 논문에서는 2 가지 기법을 제시한다. 첫째, 도메인 적응 방법론의 하나인 Prior 모델에 기반하여 개발된 한국어 의미역 인식 시스템을 위한 도메인 적응 알고리즘을 제안한다. 둘째, 크기가 작은 타겟 도메인 데이터를 이용할 때 데이터 희귀 문제의 감소를 위해 소스 도메인 데이터 이용시 보다 단순화된 형태소 태그와 구문 태그 자질을 사용할 것을 제안한다. 뉴스 도메인에서 개발된 시스템의 위키피디아 도메인에의 적용과 관련하여 다른 연구의 도메인 적응 기술과 우리가 제안한 방법을 비교 실험하였다. 우리의 두 가지 방법을 같이 사용할 때 더 높은 성능을 달성하는 것을 관찰하였다. 우리 시스템은 F1-score 64.3% 성능으로서 기존의 다른 도메인 적응 기술들과 비교하여 2.4～3.1% 더 높은 성능을 가지는 것으로 관찰되었다.
#도메인 적응 #의미역 인식 #Prior 모델 #자질값 단순화 #domain adaptation #semantic role labeling #Prior model #simplified feature value

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 도메인 적응 기술 기반 한국어 의미역 인식
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
M.Palmer / 2006 / Korean Propbank / Linguistic Data Consortium google schola X. Carreras / 2005 / Introduction to the CoNLL-2005 Shared Task: Semantic Role Labeling / Proc. of the CoNLL-2005 :152~154 google schola M. Surdeanu / 2008 / The CoNLL-2008 Shared Task on Joint Parsing of Syntactic and Semantic Dependencies / Proc. of the CoNLL-2008 :159~177 google schola S. Lim / 2014 / Korean Semantic Role Labeling using Sequence Labeling / Proc. of the KIISE Korea Computer Congress 2014 :595~597 google schola H. Daume / 2006 / Domain Adaptation for Statistical Classifiers / Journal of Artificial Intelligence Research 26(1):101~126 google schola

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