Sentence generation model with neural attention

Neural Attention을 반영한 문장 생성 모델

  • Lee, Seihee (Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Lee, Jee-Hyung (Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 이세희 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 이지형 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)
  • Published : 2017.01.10

Abstract

자연어 처리 분야에서 대화문 생성, 질의응답 등과 같은 문장생성과 관련된 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 순환신경망 모델에 Neural Attention을 추가하여 주제 정보를 어느 정도 포함시킬지 결정한 뒤 다음 문장을 생성할 때 사용하는 모델을 제안한다. 이는 기존 문장과 다음 문장의 확률 정보를 사용할 뿐만 아니라 주제 정보를 추가하여 문맥적인 의미를 넣을 수 있기 때문에, 더욱 연관성 있는 문장을 생성할 수 있게 도와준다. 이 모델은 적절한 다음 문장을 생성할 뿐만 아니라 추가적으로 어떤 단어가 다음 문장을 생성함에 있어 주제문장에 더 민감하게 반응하는지 확인할 수 있다.

Keywords