KSC 2018
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| 한글제목(Korean Title) |
신경망모델을 이용한 무형대용어 해결 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Zero Anaphora Resolution Technique Using Neural Network Model |
| 저자(Author) |
김영태
백지엽
김민형
나동열
임수종
Young-Tae Kim
Back Ji Yeop
Minhyung Kim
Dongyul Ra
Soojong Lim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 02 PP. 0611 ~ 0613 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
한국어 문장에서 서술어의 필수격이 생략되는 무형대용어 현상이 빈번히 발생한다. 특히 주어가 생략된 서술어가 많이 발생한다. 생략된 필수격을 채울 수 있는 명사구를 문서 내에서 찾아 복원하는 작업을 무형대용어 해결이라 부른다. 이러한 작업이 없다면 문장의 정확한 의미를 파악하기 어렵다. 따라서 무형대용어 해결은 언어이해를 수반하는 모든 인공지능 시스템의 개발에서 매우 중요한 기술로 인식된다. 본 논문에서는 딥런닝 기술의 기초모델인 신경망모델에 기반한 무형대용어 해결 방법에 대하여 소개한다. 실험을 통하여 우리가 제안하는 시스템은 SVM에 기반한 모델보다 높은 성능을 달성할 수 있음을 관찰하였다. 그리고 신경망 기반의 최신의 다른 연구 결과보다 좋은 성능이 가능함을 관찰하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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