2019년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Sequence-to-Sequence 모델 기반 문맥 자유 언어 이 해 및 자동 오류 수정 학습 |
| 영문제목(English Title) |
Understanding context-free languages for automatic errorcorrection based on sequence-to-sequence models |
| 저자(Author) |
서현태
한요섭
정혜동
고상기
Hyeon-Tae Seo
Yo-Sub Han
Hyedong Jung
Sang-Ki Ko
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 01 PP. 0907 ~ 0909 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 인공신경망 기반 번역 기술의 발전에 따라 입력 문자열의 의존성을 장기적으로 유지할 수 있는 신경망인 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 등의 순환신경망 모델이 많이 활용되고 있다. 특히 2개의 순환신경망으로 구성된 sequence-to-sequence(seq2seq) 모델은 입력 문자열의 고유한 특징을 학습하여 이를 다른 도메인의 문자열로 출력하는 작업에 성공적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 attention 메커니즘 기반의 seq2seq 모델을 활용하여 인공신경망이 문맥 자유 언어의 내재적 문법 구조를 학습하여 입력 문자열에 존재하는 오류를 자동적으로 수정하도록 학습을 수행한다. 결과적으로 attention 메커니즘 기반의 seq2seq 모델이 성공적으로 문맥 자유 언어를 학습하여 오류를 성공적으로 탐지하고 자동 수정하는 것이 가능함을 실험을 통해서 확인하고자 한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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