지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.7
- 수록면
- 1,344 - 1,350 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.7.1344
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
기존 자연어처리 분야의 다른 구조를 갖는 심층 신경망들은 같은 말뭉치를 학습했음에도 말뭉치의 특성에 따라 다른 성능을 보여주었다. 말뭉치를 학습했을 때 일반적으로 준수한 성능을 내는 모델을 찾기 위하여, 본 논문에서는 구성이 다른 자연어 말뭉치를 심층신경망에 학습시켜 말뭉치별 심층신경망의 정확도를 다양한 측면에서 비교한다. 실험에 사용한 심층신경망은 CNN과 RNN 그리고 CNN과 RNN을 합친 모델까지 총 3가지 신경망을 사용했다. 실험에서 사용한 말뭉치는 총 3개이며 말뭉치는 각기 다른 구성을 하고 있다. 말뭉치의 구성언어에 따른 모델의 정확도 비교실험과 학습말뭉치 크기에 따른 모델의 정확도 비교실험, 단어 임베딩 방법에 따른 모델의 정확도 비교 실험을 진행하여 구성이 다른 자연어 말뭉치에 효율적인 심층신경망 선택을 위한 지침을 제공한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자연어처리 모델
Ⅲ. 실험 방법 및 말뭉치
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
T. Young, D. Hazarika, S. Poria, and E. Cambria, “Recent trends in deep learning based natural language processing,” IEEE Computational Intell. Mag., vol. 13, no. 3, pp. 55-75, Jul. 2018.
Y. Kim, “Convolutional neural networks for sentence classification,” in Proc. 2014 Conf. EMNLP, pp. 1746-1751, Oct. 2014.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” in Advances in Neural Inf. Process. Syst., pp. 1097-1105, Dec. 2012.
T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” in ICLR Workshop 2013, May 2013.
M. Schuster and K. K. Paliwal, “Bidirectional recurrent neural networks,” IEEE Trans. Sign. Process., vol. 45, no. 11, pp. 2673-2681, Nov. 1997.
Y. Kim, “Convolutional neural networks for sentence classification,” in Proc. 2014 Conf. EMNLP, pp. 1746-1751, Oct. 2014.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” in Advances in Neural Inf. Process. Syst., pp. 1097-1105, Dec. 2012.
T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” in ICLR Workshop 2013, May 2013.
M. Schuster and K. K. Paliwal, “Bidirectional recurrent neural networks,” IEEE Trans. Sign. Process., vol. 45, no. 11, pp. 2673-2681, Nov. 1997.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Named Entity Tagged Corpus Augmentation Using Automatic Editing
Journal of KIISE
2023 .01
-
Automatic Correction of Errors in Annotated Corpus Using Kernel Ripple-Down Rules
Journal of KIISE
2016 .06
-
순환신경망(RNN)을 통한 자연어 감성 분석
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2023 .07
-
웹 말뭉치에 대한 문장 필터링 데이터 셋 구축 방법
한국정보통신학회논문지
2021 .11
-
한국어에서 Attention 모델과 Naïve Bayes 모델 기반의 어휘 말뭉치 구축 및 응용에 관한 연구
한국어정보학회 학술대회
2017 .01
-
Deep Neural Network Structure Selection Using Coverage Methods
Journal of KIISE
2021 .01
-
철도 분야 자연어처리 인공지능 학습을 위한 말뭉치 사전 구축을 통한 확장 서비스 타당성 검토에 관한 연구
한국철도학회 학술발표대회논문집
2022 .10
-
신경망 기반 자연어 처리 모델의 임베딩 학습 관련 최신 연구 분석
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .12
-
한-영 병렬 말뭉치 구축의 효율성 확보를 위한 기존 신경망 기반 기계 번역 서비스 활용 방안 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .06
-
심층 순환 신경망
정보과학회지
2015 .08
-
CNN과 RNN의 성능 비교
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2018 .04
-
순환 신경망 기반 열관리 시뮬레이션 모델 설계
한국자동차공학회 춘계학술대회
2020 .07
-
구어체 말뭉치의 어휘 사용 특징 분석 및 감정 어휘 사전의 자동 구축
스마트미디어저널
2020 .01
-
심층신경망의 일반화 성능에 대한 학습률의 영향
대한전자공학회 학술대회
2019 .06
-
도메인 정보가 강화된 워드 임베딩을 사용한 한국어 텍스트 생성
한국지능시스템학회 논문지
2019 .04
-
비신경망 vs. 신경망 기반 추천 모델: 정확도 및 다양성 비교 및 분석
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .12
-
세종구구조말뭉치 기반 Universal Dependency 말뭉치 반자동 생성 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
세종구구조말뭉치 기반 Universal Dependency 말뭉치 반자동 생성
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .12
-
인공신경망의 연결압축에 대한 연구
한국산업정보학회논문지
2017 .10
-
Performance Comparison and Analysis Between Neural and Non-neural Autoencoder-based Recommender Systems
Journal of KIISE
2020 .11
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
Doc2Vec을 활용한 자연어처리 기반 블로그 글 주제 분류
김태식
,
이계민
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2018
.11
자연어처리 딥러닝 모델의 은유 이해도 분석
백지연
,
이종욱
한국정보과학회 학술발표논문집
2020
.12
자연어처리를 기반으로 한 코로나 정보 제공 챗봇 시스템
송호연
,
이윤수
한국정보통신학회 여성 ICT 학술대회 논문집
2020
.08
뉴스 기사의 자연어처리 : <뉴스소스 베타〉를 중심으로
박대민
커뮤니케이션 이론
2016
.03
회선 신경망을 활용한 자모 단위 한국형 감성 분석 모델 개발 및 검증
성원경
,
안재영
,
이중정
한국전자거래학회지
2020
.02
최근 본 자료
댓글(0)
0