Acknowledgement
이 논문은 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2013-0-00179, (엑소브레인-3세부) 컨텍스트 인지형 Deep-Symbolic 하이브리드 지능 원천 기술 개발 및 언어 지식 자원 구축)
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2019.10a
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- Pages.488-491
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- 2019
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- 2005-3053(pISSN)
Grammatical Error Correction Using Generative Adversarial Network
적대적 생성 신경망을 이용한 문법 오류 교정
- Published : 2019.10.10
Abstract
문법 오류 교정은 문법적으로 오류가 있는 문장을 입력 받아 오류를 교정하는 시스템이다. 문법 오류 교정을 위해서는 문법 오류를 제거하는 것과 더불어 자연스러운 문장을 생성하는 것이 중요하다. 이 연구는 적대적 생성 신경망(GAN)을 이용하여 정답 문장과 구분이 되지 않을 만큼 자연스러운 문장을 생성하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 GAN을 이용한 문법 오류 교정은 MaxMatch F0.5 score 기준으로 0.4942을 달성하여 Baseline의 0.4462보다 높은 성능을 기록했다.