Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2016.10a
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- Pages.324-329
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- 2016
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- 2005-3053(pISSN)
Korean Semantic Role Labeling Based on Bidirectional LSTM CRFs Using the Semantic Label Distribution of Syllables
음절의 의미역 태그 분포를 이용한 Bidirectional LSTM CRFs 기반의 한국어 의미역 결정
- Yoon, Jungmin (Donga University, Department of Computer Engineering) ;
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Bae, Kyoungman
(Donga University, Department of Computer Engineering)
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Ko, Youngjoong
(Donga University, Department of Computer Engineering)
- Published : 2016.10.07
Abstract
의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 것이다. 최근 의미역 결정 연구에는 의미역 말뭉치와 기계학습 알고리즘을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 순차적 레이블링 영역에서 좋은 성능을 보이고 있는 Bidirectional LSTM-CRFs 기반으로 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델을 제안한다. 제안한 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델은 분포가 고려되지 않은 모델에 비해 2.41%p 향상된 66.13%의 의미역 결정 성능을 보였다.