2015년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Recurrent Neural Network를 이용한 영문 품사 태깅 |
| 영문제목(English Title) |
English Part-of-Speech Tagging using Recurrent Neural Network |
| 저자(Author) |
최경호
이창기
이청재
장정호
정상근
Kyoungho Choio
Changki Lee
Cheongjae Lee
Jeongho Chang
Sangkeun Jung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 42 NO. 01 PP. 0705 ~ 0707 (2015. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 영문 품사 태깅에 있어서 RNN을 이용했을 때 FFNN에 비해 좀 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보이고, Activation Function으로 sigmoid와 tanh를 사용했을 때의 FFNN과 RNN의 성능을 각각 비교해 본다. 또한 Word Embedding을 이용 Course of Dimension 문제를 줄이며, Adadelta를 이용해 학습 속도를 높이고, 최근 개발된 Dropout을 이용하여 성능을 향상시킨다. 실험결과 RNN의 Accuracy는 97.42%로 기존의 FFNN을 이용하여 품사 태깅을 수행한 97.29%보다 우수한 성능을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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