KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 |
| 영문제목(English Title) |
Context-Sensitive Spelling Error Correction Techniques using Generative Adversarial Network |
| 저자(Author) |
이정훈
김민호
권혁철
Jung-Hun Lee
Minho Kim
Hyuk-Chul Kwon
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0395 ~ 0397 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
문맥의존 철자오류 교정은 광범위한 문맥을 대상으로 철자오류 교정을 한다. 그렇기 때문에 비교사 학습(unsupervised learning)을 통해 얻은 정보를 기반으로 교정을 하게 되는데 심화 학습(deep learning)에서는 대표적으로 임베딩(embedding)을 통해 얻은 벡터를 사용한다. 논문에서 다루는 생성적 적대 신경망은 기존 이미지 관련 과제(task)에서 많은 실험이 있었으며, 자연어 처리(natural language processing) 분야에서도 연구가 있어왔다. 논문에서는 미리 학습된(pretrained) 임베딩 정보와 학습 문장을 이용하여 생성적 적대 신경망(generative adversarial network)을 학습한다. 그리고 생성자(generator)에서 만든 문장을 통해 임베딩 정보를 업데이트하며, 생성된 임베딩 정보를 이용하여 문맥의존 철자오류 교정을 하고자 한다. 논문에서는 기존의 임베딩을 이용한 교정 성능과 생성적 적대 신경망을 이용하여 생성한 임베딩을 이용한 교정 성능을 비교하고 성능 향상의 주요 논점을 이야기하고자 한다.
|
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
