Korean Text Style Transfer Using Attention-based Sequence-to-Sequence Model

Attention-based Sequence-to-Sequence 모델을 이용한 한국어 어체 변환

한국어의 경어체는 종결어미에 따라 구분하고, 서로 다른 경어체는 각각 고유한 경어 강도가 있다. 경어체 간의 어체 변환은 규칙기반으로 진행되어 왔다. 본 논문은 어체 변환을 위한 규칙 정의의 번거로움을 줄이고 어체 변환 데이터만을 사용한 심층 학습 기반의 어체 변환 방법을 제안한다. 본 연구는 '해요체-합쇼체' 쌍의 병렬 데이터를 이용하여 Attention-based Sequence-to-Sequence 모델을 바탕으로 한 어체 변환 모델을 학습하였다. 해당 모델을 학습하고 실험하였을 때, 정확도 91%의 우수한 성과를 얻을 수 있었다.