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정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Trans. on Computing Practices)

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한글제목(Korean Title) 자연어이해 영역에서의 관계성 학습을 통한 유사구조 문장 벡터 학습방법
영문제목(English Title) Syntax Vector Learning using Syntax Correspondence Learning in Natural Language Understanding
저자(Author) 서혜인   정상근   김현지   황태욱   권오욱   Hyein Seo   Sangkeun Jung   Hyunji Kim   Taewook Hwang   Ohwoog Kwon  
원문수록처(Citation) VOL 27 NO. 04 PP. 0204 ~ 0209 (2021. 04)
한글내용
(Korean Abstract)
자연어 이해는 정보 추출, 문서 요약 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 연구는 문장과 문장의 문법구조 사이의 연관성 학습방법을 통해, 유사한 문장구조를 가지는 문장들이 벡터공간 상의 비슷한 공간 안에 배치되도록 하는 벡터형태의 문장구조를 반영한 문장표현 방법을 제시한다. 문장구조의 학습은 자연어 이해 분야에서 단어 순서나 문장구조 파악하는 데 중요한 역할을 한다. 문법적 구조로서, 의존 구문 트리를 문장형태로 변형하여 활용하였으며, 문장의 표출 및 의존구문 정보를 인코딩 하는 과정에서 선학습 트랜스포머를 활용하였다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 ATIS, SNIPS, Sim-Movie, Sim-Restaurant, NLU-Evaluation을 이용하여 제안하는 방법론의 효과성을 검증하였으며, 학습된 벡터공간 위에 유사 문법구조를 가지는 문장들이 응집되어 배치됨을 실험적으로 확인하였다.
영문내용
(English Abstract)
Natural language understanding (NLU) is a core technique for extracting information and summarizing documents. In this study, we propose a sentence expression method for a vectorformed structure by placing similar sentence structures in related vector spaces. Learning the syntax structure plays an important role in determining the meaning of a sentence through the identification of the sequence of words or sentence structure in NLU. As a syntax structure, we used the dependency tree by transforming it into a sentence form. The text to vector and the syntax to vector projection methods using the pre-trained transformer are proposed in the present work. The effectiveness of the proposed methodology was verified using the Korean corpora, Weather and the English corpora, ATIS, SNIPS, Simulated Dialogue-Movie, Simulated Dialogue-Restaurant and NLU-Evaluation. With the proposed framework, we demonstrate the organized placing of the sentences with similar syntax in the vector space.
키워드(Keyword) 자연어 이해   구조유사도   유사구조 문장 벡터 학습   트랜스포머   심층신경망   natural language understanding   syntax similarity   syntax vector learning   transformer   deep neural network  
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