한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)
- 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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- Pages.608-610
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- 2018
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- 2005-3053(pISSN)
한국어 의존 구문 분석을 위한 개선된 Deep Biaffine Attention
Improved Deep Biaffine Attention for Korean Dependency Parsing
- O, Dongsuk (NHN Entertainment) ;
- Woo, Jongseong (NHN Entertainment) ;
- Lee, Byungwoo (NHN Entertainment) ;
- Kim, Kyungsun (Diquest)
- 발행 : 2018.10.12
초록
한국어 의존 구문 분석(Dependency Parsing)은 문장 어절의 중심어(head)와 수식어(modifier)의 의존관계를 표현하는 자연어 분석 방법이다. 최근에는 이러한 의존 관계를 표현하기 위해 주의 집중 메커니즘(Attention Mechanism)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합한 모델들이 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 개선된 Biaffine Attention 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 Biaffine Attention에서 의존성과 의존 관계를 결정하는 방법을 개선하였고, 한국어 의존 구문 분석을 위한 입력 열의 형태소 표상을 확장함으로써 기존의 모델보다 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.15%p 더 높은 성능을 보였다.