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자료유형
학술저널
저자정보
Yang, Hejung (Sogang University) Lee, Young-In (Sogang University) Lee, Hyun-jung (Sogang University) Cho, Sook Whan (Sogang University) Koo, Myoung-Wan (Sogang University)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제7권 제4호
발행연도
2015.12
수록면
41 - 47 (7page)

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This paper examines whether the Global Vector model is applicable to Korean data as a universal learning algorithm. The main purpose of this study is to compare the global vector model (GloVe) with the word2vec models such as a continuous bag-of-words (CBOW) model and a skip-gram (SG) model. For this purpose, we conducted an experiment by employing an evaluation corpus consisting of 70 target words and 819 pairs of Korean words for word similarities and analogies, respectively. Results of the word similarity task indicated that the Pearson correlation coefficients of 0.3133 as compared with the human judgement in GloVe, 0.2637 in CBOW and 0.2177 in SG. The word analogy task showed that the overall accuracy rate of 67% in semantic and syntactic relations was obtained in GloVe, 66% in CBOW and 57% in SG.
#GloVe #Korean corpus #semantic similarity #vector synthesis

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. The GloVe Model
3. Experimental Setup
4. Results and Analysis
5. Conclusion
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
[단행본] - Stephen Clark / 2013 / Handbook of Contemporary Semantics, 2nd ed / Blackwell google schola [학술지(정기간행물)] - Katrin Erk. / 2012 / Vector space models of word meaning and phrase meaning: A survey / Language and Linguistics Compas 6 (10) : 635 ~ 653 google schola [학술지(정기간행물)] - Peter Turney. / 2010 / From frequency to meaning : Vector space models of semantics / Journal of Artificial Intelligence Research 37 : 141 ~ 188 google schola [단행본] - Manning, C. D. / 2008 / Introduction to information retrieval (Vol. 1) / Cambridge university press : 496 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - Fabrizio Sebastiani. / 2002 / Machine learning in automated text categorization / ACM computing surveys(CSUR) 34 (1) : 1 ~ 47 google schola

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