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Sequence-to-sequence 모델을 이용한 한국어 구구조 구문 분석 (Korean phrase structure parsing using sequence-to-sequence learning)

  • 황현선;이창기
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.20-24
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    • 2016
  • Sequence-to-sequence 모델은 입력열을 길이가 다른 출력열로 변환하는 모델로, 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 모델이다. 본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 한국어 구구조 구문 분석에 적용한다. 이를 위해 구구조 구문 트리를 괄호와 구문 태그 및 어절로 이루어진 출력열의 형태로 만들고 어절들을 단일 기호 'XX'로 치환하여 출력 단어 사전의 수를 줄였다. 그리고 최근 기계번역의 성능을 높이기 위해 연구된 Attention mechanism과 Input-feeding을 적용하였다. 실험 결과, 세종말뭉치의 구구조 구문 분석 데이터에 대해 기존의 연구보다 높은 F1 89.03%의 성능을 보였다.

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Sequence-to-sequence 모델을 이용한 한국어 구구조 구문 분석 (Korean phrase structure parsing using sequence-to-sequence learning)

  • 황현선;이창기
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.20-24
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    • 2016
  • Sequence-to-sequence 모델은 입력열을 길이가 다른 출력열로 변환하는 모델로, 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 모델이다. 본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 한국어 구구조 구문 분석에 적용한다. 이를 위해 구구조 구문 트리를 괄호와 구문 태그 및 어절로 이루어진 출력열의 형태로 만들고 어절들을 단일 기호 'XX'로 치환하여 출력 단어 사전의 수를 줄였다. 그리고 최근 기계번역의 성능을 높이기 위해 연구된 Attention mechanism과 Input-feeding을 적용하였다. 실험 결과, 세종말뭉치의 구구조 구문 분석 데이터에 대해 기존의 연구보다 높은 F1 89.03%의 성능을 보였다.

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${\lambda}$-연산 소개 (${\lambda}$-calculus)

  • 정계섭
    • 한국수학사학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.45-64
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    • 2004
  • ${\lambda}$-연산은 ‘다시쓰기 규칙’으로 정의되는 계산을 위해 함수들이 형성되고, 결합되고, 활용되는 수학적 형식 체계이다. 컴퓨터과학의 발전과 더불어 많은 프로그래밍 언어들이 ${\lambda}$-연산을 원리로 삼고 있다. 나아가서, ‘커리-하워드 대응’ 덕분에 미제 연역에 의해 수행된 증명과 컴퓨터 프로그래밍 사이에 대응 관계를 설정할 수 있게 되었다. 이 글의 목적은 교육적인 차원에서 아직은 잘 알려져 있지 않은 주제를 대중화시키는 데에 있다. 논리학과 컴퓨터 과학에서 L-연산의 영향은 차후의 연구과제로 남아 있다.

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