• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.8
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• pp.567-571
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• 2015

Transition-based dependency parsing requires much time and efforts to design and select features from a very large number of possible combinations. Recent studies have successfully applied Multi-Layer Perceptrons (MLP) to find solutions to this problem and to reduce the data sparseness. However, most of these methods have adopted greedy search and can only consider a limited amount of information from the context window. In this study, we use a Recurrent Neural Network to handle long dependencies between sub dependency trees of current state and current transition action. The results indicate that our method provided a higher accuracy (UAS) than an MLP based model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.76-77
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• 2008

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.685-688
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• 2018

의존 구문 분석은 자연어 문장에 포함된 단어들 간의 의존 관계를 분석하는 과제로 다양한 자연어 이해 과제에 요구되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 단어와 문자 자질을 적용한 기존 Stack-Pointer Network의 인코더의 입력 단어 표상을 확장하여, 한국어를 비롯한 형태적으로 복잡한 언어(morphologically rich language)에 적합하도록 음절-태그 단위, 형태소 단위, 형태소 품사 정보 자질을 보강한 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 제안하는 모델은 의존 구조로 변환된 세종 구문 분석 말뭉치에서 UAS 90.58%, LAS 88.35%의 성능을, 2018 국어 정보 처리 시스템 경진 대회 평가 데이터에서 UAS 84.69%, LAS 82.02%의 성능을 보였다. 더불어 제안하는 모델은 포함된 문장의 전체 길이가 긴 의존 관계, 의존소와 지배소의 거리가 먼 의존 관계, 의존소를 구성하는 형태소의 개수가 많은 의존 관계에서 기존 Stack-Pointer Network보다 향상된 성능을 보였다.