Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2017.10a
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- Pages.163-166
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- 2017
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- 2005-3053(pISSN)
Layer Normalized LSTM CRFs for Korean Semantic Role Labeling
Layer Normalized LSTM CRF를 이용한 한국어 의미역 결정
- Park, Kwang-Hyeon (Chonbuk National University) ;
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Na, Seung-Hoon
(Chonbuk National University)
- Published : 2017.10.13
Abstract
딥러닝은 모델이 복잡해질수록 Train 시간이 오래 걸리는 작업이다. Layer Normalization은 Train 시간을 줄이고, layer를 정규화 함으로써 성능을 개선할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 위해 Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델을 제안한다. 실험 결과, Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델은 한국어 의미역 결정 논항 인식 및 분류(AIC)에서 성능을 개선시켰다.
Keywords