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Post-Conference

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2017 한국소프트웨어종합학술대회

  • 일시 : 2017년 12월 20일(수) ~ 22일(금)
  • 장소 : 부산 벡스코 컨벤션홀

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논문분야 언어공학 구분 구두
논문제목 Action 기반 Local attention mechanism을 이용한 linear time 한국어 형태소 분석
저자 황현선 · 이창기 논문파일 Download

Sequence-to-sequence 모델은 입력열을 길이가 다른 출력열로 변환하는 End-to-end 방식의 딥 러닝모델로 다양한 자연어처리의 열 생성 문제에 적용할 수 있다. 그러나 이러한 sequence-to-sequence 모델은 높은 성능을 위해 attention mechanism, copying mechanism등의 기술들을 사용하게 되는데 이는 입력열의 길이 n에 대해 시간복잡도 O(n2)을 가지게 된다. 본 논문에서는 한국어 형태소 분석의 특성을 고려한 action 기반의 local attention mechanism을 적용하여 시간복잡도 O(n)의 End-to-end 한국어 형태소 분석 방법을 제안한다. 실험 결과 단일 스레드 환경에서 약 5배의 속도 향상을 보였다.

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