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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 183 - 190 (8page)
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글쓰기 보조 프로그램으로 많이 활용되는 맞춤법 검사기는 문법적 오류 교정을 주목적으로 한다. 그러나 초등학생들이 작성한 글 중에는 문법적으로는 옳더라도 자연스럽지 않은 문장이 있을 수 있다. 본 논문에서는 동일한 의미를 가진 2개의 문장이 주어졌을 때, 어떤 것이 더 자연스러운 문장인지 자동 판별할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 순환 신경망(recurrent neural network)을 이용하여 장기 의존성(long-term dependencies) 문제를 해결하고, 보조 단어(subword)를 사용하여 희소 단어(rare word) 문제를 해결한다. 약 200만 문장의 단일어 코퍼스를 통해 순환 신경망 기반 언어 모델을 학습하였다. 그 결과, 초등학생들이 주로 틀리는 표현들과 그에 대응하는 올바른 표현을 입력으로 주었을 때, 모든 경우에 대해 자연스러운 표현을 자동으로 선별할 수 있었다.
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참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Bahdanau, D. / 2015 / Neural Machine Translation By Jointly Learning to Align and Translate / Proceedings of the International Conference on Learning Representations : 1 ~ 15
Cho, K. / 2015 / Deep Learning for Machine Translation / DL4MT Winter School
Gonzalez, Y. / 2013 / The Role of Collaborative Work in the Development of Elementary Students’ Writing Skills / Profile Issues in Teacher’ Professsional Development 15 (1)
Graves, A. / 2013 / Generating Sequences with Recurrent Neural Networks / arXiv:1308.0850
Hochreiter, S. / 1997 / Long Short-term Memory / Neural Computation 9 (8) : 1735 ~ 1780
Cho, K. / 2015 / Deep Learning for Machine Translation / DL4MT Winter School
Gonzalez, Y. / 2013 / The Role of Collaborative Work in the Development of Elementary Students’ Writing Skills / Profile Issues in Teacher’ Professsional Development 15 (1)
Graves, A. / 2013 / Generating Sequences with Recurrent Neural Networks / arXiv:1308.0850
Hochreiter, S. / 1997 / Long Short-term Memory / Neural Computation 9 (8) : 1735 ~ 1780
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