딥러닝을 이용한 전이 기반 한국어 품사 태깅 & 의존 파싱 통합 모델

민진우; 나승훈; 신종훈

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 민진우 (전북대학교) 나승훈 (전북대학교) 신종훈 (Chonbuk National University)

저널정보: 한국어정보학회 한국어정보학회 학술대회 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회

발행연도: 2017.1

수록면: 97 - 102 (6page)

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연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (11)

2022

인터리브-디코더를 이용한 Sequence-to-Sequence기반 한국어 형태소 분석

민진우 , 나승훈 , 신종훈 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.06 학술대회자료

2020

Stack Pointer Network를 이용한 한국어 형태소 분석

민진우 , 나승훈 , 신종훈 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.07 학술대회자료

2019

BERT를 이용한 전이 기반 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅

민진우 , 나승훈 , 신종훈 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료

End-to-End 뉴럴 전이 기반 한국어 형태소 분석

민진우 , 나승훈 , 신종훈 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료

뉴럴 전이 기반 한국어 형태소 분석 및 의존 파싱 통합모델

민진우 전자정보공학부 2019.01 학위논문

2018

End-to-End 뉴럴 모델 기반 한국어 개체명 연결

민진우 , 나승훈 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.12 학술대회자료

Dual Decomposition을 이용한 뉴럴 그래프 기반 한국어 의존 파싱

민진우 , 나승훈 , 신종훈 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료

2017

전이 기반 순환 유닛을 이용한 SyntaxNet 기반 한국어 의존 파싱

민진우 , 나승훈 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

딥러닝을 이용한 전이 기반 한국어 품사 태깅 & 의존 파싱 통합 모델

민진우 , 나승훈 , 신종훈 한국어정보학회 학술대회 2017.01 학술대회자료

딥러닝을 이용한 전이 기반 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅

민진우 , 나승훈 , 김영길 한국어정보학회 학술대회 2017.01 학술대회자료

2016

Sequence to Sequence 모델을 이용한 한국어 의존 파싱

민진우 , 나승훈 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

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형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

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이 논문의 저자 정보

민진우

소속기관 전북대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 10% 인문학 > 어문학 > 언어학 일반

논문수 32 이용수 5,378

나승훈

소속기관 전북대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 0.5% 인문학 > 어문학 > 언어학 일반

논문수 183 이용수 22,534

신종훈

소속기관 Chonbuk National University

주요연구분야 인문학 > 어문학 > 언어학 일반

논문수 3 이용수 30

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