한국어정보학회:학술대회논문집
- 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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- Pages.300-304
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- 2016
Input-feeding RNN Search 모델과 CopyNet을 이용한 한국어 의미역 결정
Korean Semantic Role Labeling using Input-feeding RNN Search Model with CopyNet
- Bae, Jangseong (Kangwon National University) ;
- Lee, Changki (Kangwon National University)
- 발행 : 2016.10.07
초록
본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 순차열 분류 문제(Sequence Labeling Problem)가 아닌 순차열 변환 문제(Sequence-to-Sequence Learning)로 접근하였고, 구문 분석 단계와 자질 설계가 필요 없는 End-to-end 방식으로 연구를 진행하였다. 음절 단위의 RNN Search 모델을 사용하여 음절 단위로 입력된 문장을 의미역이 달린 어절들로 변환하였다. 또한 순차열 변환 문제의 성능을 높이기 위해 연구된 인풋-피딩(Input-feeding) 기술과 카피넷(CopyNet) 기술을 한국어 의미역 결정에 적용하였다. 실험 결과, Korean PropBank 데이터에서 79.42%의 레이블 단위 f1-score, 71.58%의 어절 단위 f1-score를 보였다.