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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 돈암어문학회 돈암어문학 돈암어문학 제42집
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 159 - 195 (37page)
- DOI
- 10.17056/donam.2022.42..159
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2019
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본고는 딥러닝 한국어 모델이 공백이 있는 관계 관형사절(공백 관계절)과 그 밖의 관형사절(비공백 관계절)을 구별하는지 살펴본 연구이다. 궁극적으로는 딥러닝 한국어 모델이 관형사절 속 공백을 포착하는지 살펴보고자 했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 딥러닝 한국어 모델이 공백 관계절과 비공백 관계절을 최소 89%에서 최대 100%의 정확도로 분류하였다. 둘째, 히트맵 분석 결과 공백 관계절의 경우 머리명사보다 관계절 속 서술어에 더 많은 어텐션(Attention)이 놓였다. 이러한 결과들은 딥러닝 한국어 모델이 관계절 속 공백을 포착한다는 직접적인 단서는 되지 못하므로 후속 연구가 필요하다.
목차
국문 요약
1. 서론
2. 목표 구문의 선택 및 기술
3. 실험 방법
4. 실험 결과
5. 논의점
6. 결론
참고 문헌
Abstract
참고문헌 (0)
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