스킵 포인팅 모델 기반 포인터 네트워크

박천음; 이창기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박천음 (강원대학교) 이창기 (강원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제12호

발행연도: 2016.12

수록면: 625 - 631 (7page)

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포인터 네트워크는 어텐션 메커니즘(Attention mechanism)을 기반으로 입력열에 대응되는 위치를 결과 리스트로 출력하는 모델이다. 포인터 네트워크를 수행할 때 입력열의 크기를 N이라고 하면, 각 입력에 대한 어텐션(attention)을 계산하기 때문에 시간복잡도는 O(N²)이 되어 디코딩 시간이 길어진다. 이에 따라, 본 논문에서는 포인터 네트워크의 디코딩 시간을 줄이기 위하여 디코딩 시에 필요한 입력 정보만을 확인하는 스킵 포인팅 모델 기반 포인터 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 대명사 상호참조해결에 대한 실험을 수행한 결과, 일반 포인터 네트워크에 비하여 문장당 처리 시간이 약 1.15배 빠른 속도와, MUC F1 값이 약 2.17% 향상된 83.60%의 성능을 보였다.

#포인터 네트워크 #스킵 포인팅 모델 #대명사 상호참조해결 #딥 러닝 #pointer networks #skip pointing model #pronouns coreference resolution #deep learning

참고문헌 (11)

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[기타자료] - G. E. Hinton / 2012 / Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors / CoRR, abs/1207.0580

[학술대회논문] - C. Lee / 2015 / Named Entity Recognition using Long Short-Term Memory Based Recurrent Neural Network / Proc. of the KIISE Korea Computer Congress 2015 : 645 ~ 647

[학술대회논문] - J. Bae / 2015 / Korean Semantic Role Labeling using Backward LSTM CRF / Proc. of the KIISE for HCLT : 194 ~ 197

[학술대회논문] - C. Park / 2015 / Mention Detection using Bidirectional LSTM-CRF Model / Proc. of the KIISE for HCLT : 224 ~ 227

[기타자료] - Z. Huang / 2015 / Bidirectional LSTM-CRF models for sequence tagging / arXiv preprint arXiv: 1508. 01991

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