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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 35 - 40 (6page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (16)
2019
2018
2017
S3-Net: SRU 기반 문장 및 셀프 매칭 네트워크를 이용한 한국어 기계독해
박천음
,
이창기
,
배경훈
외 5명
한국정보과학회 학술발표논문집
2017.12
학술대회자료
셀프 매칭 어텐션 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 상호참조해결
박천음
,
이창기
,
김현기
한국정보과학회 학술발표논문집
2017.12
학술대회자료
계층적 포인터 네트워크를 이용한 상호참조해결
박천음
,
이창기
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2017.09
학술저널
Bi-directional Multiple Timescale GRU 기반 포인터 네트워크를 이용한 상호참조해결
박천음
,
이창기
한국정보과학회 학술발표논문집
2017.06
학술대회자료
S-Net: SRU 기반 Self-matching Network를 이용한 한국어 기계 독해
박천음
,
이창기
,
홍수린
외 3명
한국어정보학회 학술대회
2017.01
학술대회자료
2016
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기계 독해(Machine reading comprehension)는 주어진 문맥을 이해하고, 질문에 적합한 답을 문맥 내에서 찾는 문제이다. Simple Recurrent Unit (SRU)은 Gated Recurrent Unit (GRU)등과 같이 neural gate를 이용하여 Recurrent Neural Network (RNN)에서 발생하는 vanishing gradient problem을 해결하고, gate 입력에서 이전 hidden state를 제거하여 GRU보다 속도를 향상시킨 모델이며, Self-matching Network는 R-Net 모델에서 사용된 것으로, 자기 자신의 RNN sequence에 대하여 어텐션 가중치 (attention weight)를 계산하여 비슷한 의미 문맥 정보를 볼 수 있기 때문에 상호참조해결과 유사한 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 한국어 기계 독해 데이터 셋을 구축하고, 여러 층의 SRU를 이용한 Encoder에 Self-matching layer를 추가한 $S^2$-Net 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 $S^2$-Net 모델이 한국어 기계 독해 데이터 셋에서 EM 65.84%, F1 78.98%의 성능을 보였다.
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2018 .12
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