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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.44 No.1
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 36 - 43 (8page)
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의미역 결정 연구에 있어 구문 분석 정보는 술어-논항 사이의 의존 관계를 포함하고 있기 때문에 의미역 결정 성능 향상에 큰 도움이 된다. 그러나 의미역 결정 이전에 구문 분석을 수행해야 하는 비용(overhead)이 발생하게 되고, 구문 분석 단계에서 발생하는 오류를 그대로 답습하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 구문 분석 정보를 제외한 형태소 분석 정보만을 사용하는 End-to-end SRL 방식의 한국어 의미역 결정 시스템을 제안하고, 순차 데이터 모델링에 적합한 LSTM RNN을 확장한 Stacked Bidirectional LSTM-CRFs 모델을 적용해 구문 분석 정보 없이 기존 연구보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 딥러닝 기반의 한국어 의미역 결정 시스템
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Changki Lee, Soojong Lim, and Hyunki Kim, Korean Semantic Role Labeling using Structuralsvm, Journal of KIISE, Vol. 42, No. 3, pp. 220-226, 2015.
Jangseong Bae, Changki Lee, and Soojong Lim, Korean Semantic Role Labeling using Deep Learning, Proc. of the KIISE Korea Computer Congress 2015, pp. 690-692, 2015.
Jangseong Bae, Changki Lee, and Soojong Lim, Korean Semantic Role Labeling using Backward LSTM CRF, Proc. of 27th Hangul and Korean Information Processing Conference, pp. 194-197, 2015.
Soojong Lim, Hyunki Kim, A study of Korean Semantic Role Labeling using Word Sense, Proc. of 27th Hangul and Korean Information Processing Conference, pp. 194-197, 2015.
Ronan Collobert, Jason Weston, Leon Bottou, Michael Karlen, Koray Kavukcuoglu, and Pavel Kuksa, Natural Language Processing (almost) from scratch, The Journal of Machine Learning Research, Vol. 12, pp. 2493-2537, 2011.
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