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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 123 - 133 (11page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.2.123
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2020
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Modeling sentence similarity plays an important role in natural language processing tasks such as question answering and plagiarism detection. Measuring semantic relationship of two sentences is challenging because of the variability and ambiguity of linguistic expression. Previous studies on sentence similarity are focusing on the configuration of input data and classification model structure. However, we focus on the sentence understanding process of human. Human brain stimulates association effect when one tries to understand a sentence describing landscape or object. The association effect that transforms text into image makes human robust to expression changes and word order changes in a sentence. To implement the association effect, we propose a new sentence similarity model based on Siamese network and Text2image generative adversarial network (GAN). The role of Siamese network is to compute the similarity between two sentences with the shared network weights. Inside the Siamese network, two subnetworks are composed of Text2image GAN which transforms the text data into image data. Once the sentences are transformed into image, latent features are extracted through VGGNet. The sentence similarity is computed from the normalized distance between two feature vectors. To verify our proposed method, we modify the MSCOCO dataset and experimental results show that the proposed method outperforms the benchmarked models without association process.
목차
1. 서론
2. 관련연구
3. 방법론
4. 실험설계
5. 실험결과
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (30)
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Cer et al. (2018), Universal sentence encoder, arXiv preprint arXiv : 1803.11175.
Ciresan, D. C., Meier, U., Masci, J., Gambardella, L. M., and Schmidhuber, J. (2011), Flexible, high performance convolutional neural networks for image classification, Proceedings of the Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1237-1242.
Das, D. and Smith, N. A. (2009), Paraphrase identification as probabilistic quasi-synchronous recognition, ACL’09 : Proceedings of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the AFNLP, 468-476.
Fellbaum, C. (1998), A semantic network of english: the mother of all WordNets, In EuroWordNet : A multilingual database with lexical semantic networks, Springer, 137-148.
Fernando, S. and Stevenson, M. (2008), A semantic similarity approach to paraphrase detection, Paper presented at the Proceedings of the 11th Annual Research Colloquium of the UK Special Interest Group for Computational Linguistics.
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