• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.14-19
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• 2016

본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.14-19
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• 2016

본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존 경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착 모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.