트랜스포머와 BERT로 구현한 한국어 형태소 분석기의 성능 분석

최용석; 이공주; Yongseok Choi; Kong Joo Lee

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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title)	트랜스포머와 BERT로 구현한 한국어 형태소 분석기의 성능 분석
영문제목(English Title)	Performance Analysis of Korean Morphological Analyzer based on Transformer and BERT
저자(Author)	최용석 이공주 Yongseok Choi Kong Joo Lee
원문수록처(Citation)	VOL 47 NO. 08 PP. 0730 ~ 0741 (2020. 08)
한글내용 (Korean Abstract)	본 논문은 Transformer로 구현한 한국어 형태소 분석기를 다룬다. Transformer는 최근에 가장 널리 사용되는 sequence-to-sequence 모델 중 하나이다. Transformer는 인코더와 디코더로 구성되어 있는데 인코더는 원문을 고정된 크기의 벡터로 압축시키고 디코더는 이 벡터를 이용하여 형태소 분석 결과를 생성해 낸다. 본 논문에서는 또한 Transformer의 인코더를 BERT로 대체해 본다. BERT는 대용량의 학습데이터를 이용하여 미리 학습시켜 놓은 언어 표현 모델이다. 디코더에는 주의 메커니즘과 복사 메커니즘을 도입하였다. 인코더와 디코더에서의 처리 단위는 각각 어절 단위 WordPiece와 형태소 단위의 WordPiece를 사용하였다. 실험을 통해, BERT의 파라미터를 문제에 맞게 재조정했을 때의 성능이 Transformer를 임의의 값으로 초기화하여 사용했을 때에 비해 F1에서 2.9%의 성능 향상을 보임을 알 수 있었다. 또한 학습단계에서 충분히 학습되지 못한 WordPiece의 임베딩이 형태소 분석에 어떤 영향을 미치는지도 살펴보았다
영문내용 (English Abstract)	This paper introduces a Korean morphological analyzer using the Transformer, which is one of the most popular sequence-to-sequence deep neural models. The Transformer comprises an encoder and a decoder. The encoder compresses a raw input sentence into a fixed-size vector, while the decoder generates a morphological analysis result for the vector. We also replace the encoder with BERT, a pre-trained language representation model. An attention mechanism and a copying mechanism are integrated in the decoder. The processing units of the encoder and the decoder are eojeol-based WordPiece and morpheme-based WordPiece, respectively. Experimental results showed that the Transformer with fine-tuned BERT outperforms the randomly initialized Transformer by 2.9% in the F1 score. We also investigated the effects of the WordPiece embedding on morphological analysis when they are not fully updated in the training phases.
키워드(Keyword)	시퀀스-투-시퀀스 한국어 형태소 분석기 트랜스포머 BERT 주의 메커니즘 복사 메커니즘 sequence-to-sequence Transformer BERT attention mechanism Korean morphological analyzer copying mechanism
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