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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 662 - 667 (6page)
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의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 의미역 결정을 위한 신경망 모델
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
L. He, K. Lee, M. Lewis, and L. Zettlemoyer, “Deep Semantic Role Labeling: What Works and What’s Next,” in Proceeding of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Vancouver, Canada, pp. 473-483, 2017.
L. He, K. Lee, O. Levy, and L. Zettlemoyer, “Jointly Predicting Predicates and Arguments in Neural Semantic Role Labeling,” in Proceeding of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Melbourne, Australia, pp. 364-369, 2018.
J. S. Bae and C. K. Lee, “Korean Semantic Role Labeling using Stacked Bidirectional LSTM-CRFs,” Journal of KIISE, vol. 44, no. 1, pp. 36-43, Jan. 2017.
K. H. Park and S. H. Na, “A Neural Attention model for Korean Semantic Role Labeling,” in Proceeding of the 2017 Korea Software Congress, Busan, South Korea, pp. 512-514, 2019.
J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, K. Toutanova, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” in Proceeding of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Minneapolis, US, pp. 4171-4186, 2019.
L. He, K. Lee, O. Levy, and L. Zettlemoyer, “Jointly Predicting Predicates and Arguments in Neural Semantic Role Labeling,” in Proceeding of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Melbourne, Australia, pp. 364-369, 2018.
J. S. Bae and C. K. Lee, “Korean Semantic Role Labeling using Stacked Bidirectional LSTM-CRFs,” Journal of KIISE, vol. 44, no. 1, pp. 36-43, Jan. 2017.
K. H. Park and S. H. Na, “A Neural Attention model for Korean Semantic Role Labeling,” in Proceeding of the 2017 Korea Software Congress, Busan, South Korea, pp. 512-514, 2019.
J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, K. Toutanova, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” in Proceeding of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Minneapolis, US, pp. 4171-4186, 2019.
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