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2017년 컴퓨터종합학술대회

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한글제목(Korean Title) Deep Biaffine Attention을 이용한 한국어 의존 파싱
영문제목(English Title) Deep Biaffine Attention for Korean Dependency Parsing
저자(Author) 나승훈 이건일 신종훈 김강일  
원문수록처(Citation) VOL 44 NO. 01 PP. 0584 ~ 0586 (2017. 06)
한글내용
(Korean Abstract)
Attention기반 의존 파싱 방법은 주어진 단어의 지배소(head)를 attention을 통해 찾는 방법으로 최근들어 다양한 언어셋에서 최고 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 기존 biaffine attention기반 의존 파싱 모델을 확장한 문자 기반 Biaffine attention 모델을 제안한다. 제안 문자 기반 attention 모델은 문자 기반합성 (composition)을 통해 얻은 단어 표상 레이어를 기존 attention기반 의존 파싱 모델에 추가한 것으로, 한국어와 같은 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)에 대해 적용이 가능한 모델이다. 실험 결과, 제안 biaffine attention기반 한국어 의존 파싱 모델은 SEJONG데이터에서 UAS 91.78%, LAS 89.76%, 그리고 SPMRL ‘14데이터셋에서 UAS 90.85%, LAS 89.31%의 성능을 보여주어 기존 최고성능을 더욱 개선시켰다.
영문내용
(English Abstract)
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