Korean Dependency Parsing using the Self-Attention Head Recognition Model

임준호; 김현기

doi:10.5626/JOK.2019.46.1.22

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자료유형: 학술저널

저자정보: 임준호 (한국전자통신연구원) 김현기 (한국전자통신연구원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.1

발행연도: 2019.1

수록면: 22 - 30 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2019.46.1.22

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의존 구문분석은 문장의 구조적 중의성을 해소하는 문제로, 최근 다양한 딥러닝 기술이 적용되어 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 딥러닝을 이용한 의존구문분석을 크게 3가지 단계로 구분하여 살펴보았다. 첫 번째는 의존 구문분석의 단위가 되는 어절에 대한 벡터 표현 단계, 두 번째는 각 어절의 주위 어절 정보를 반영하는 문맥 반영 단계, 마지막은 문맥 반영된 어절 정보에 기반한 지배소 및 의존관계 인식 단계이다. 본 논문에서는 어절 표현 방법으로 CNN 모델에서 많이 사용하는 max-pooling 방법을 제안하고, 문맥반영을 위하여 LSTM, GRU보다 적은 계산량을 가지는 Minimal-RNN Unit을 적용하였다. 마지막으로 지배소 인식을 위하여 각 어절 사이의 상대 거리 임베딩을 반영한 Self-Attention 지배소 인식 모델을 제안하고, 의존관계 레이블 인식을 위하여 지배소 인식 모델과 동시에 학습을 수행하는 multi-task learning을 적용하였다. 평가를 위하여 세종계획 구구조 구문분석 말뭉치를 TTA 표준 의존 구조 가이드라인에 따라 변환하였고, 실험결과 제안 모델이 UAS 93.38%, LAS 90.42%의 구문분석 정확도를 보였다.

#의존구문분석 #Self-Attention #딥러닝 #자연어처리 #dependency parsing #deep learning #natural language processing

참고문헌 (22)

참고문헌 신청

J. H. Lim, et al., "Korean Dependency Guidelines for Dependency Parsing and Exo-Brain Language Analysis Corpus," Proc. of the 27th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology, pp. 234-239, 2015. (in Korean)

D. Andor, et al., "Globally Normalized Transition-Based Neural Networks," Proc. of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 2442-2452, 2016.

D. Weiss, et al., "Structured Training for Neural Network Transition-Based Parsing," Proc. of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing, pp. 323-333, 2015.

Timothy Dozat and Christopher D. Manning, "Deep Biaffine Attention for Neural Dependency Parsing," Proc. of the 5th International Conference on Learning Representations, 2017.

X. Ma and E. Hovy, "Neural Probabilistic Model for Non-projective MST Parsing," Proc. of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP), 2017.

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