Graph Neural Networks을 이용한 한국어 의존 구문 분석

Graph Neural Networks for Korean Dependency Parsing

  • 발행 : 2019.10.10

초록

구문 분석은 문장의 구조를 분석하는 자연어처리 분야로 그래프 기반 방법과 전이 기반 방법으로 나뉘어 연구되어 왔다. 본 논문에서는 그래프 기반 방식에서 높은 성능을 보이고 있는 Deep Biaffine 어텐션 모델에 별도의 High-Order 정보 추출 없이 Graph Neural Network(GNNs)을 이용하여 High-Order 정보를 학습할 수 있도록 확장한 Deep Biaffine 어텐션 GNNs을 적용하여 한국어 세종 구문 분석 셋에서 UAS : 94.44%, LAS : 92.55%의 성능을 달성하였으며 Dual Decomposition을 통해 전이 기반 한국어 구문 분석 모델과 결합하여 추가적인 성능 향상을 보였다.

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