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문제 정의
- 그렇지만 최근 딥 러닝 기술의 발달로 의미적으로 유사한 문장을 효과적으로 찾는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 그중에서도 인코더-디코더 아키텍처를 이용해 유사한 문장을 효과적으로 찾는 기법에 기반하여 학생들이 작성한 문장과 유사한 문장을 찾는 방법을 제시할 것이다. 이를 통해 교육적 목표를 얼마나 달성할 수 있을지를 실험을 통해 분석할 것이다.
- 본 논문에서는 문법적/의미적 유사도를 모두 고려할 수 있는 딥 러닝(Deep Learning)에 기반한 기법을 활용함으로써 학생들에게 적절한 예문을 추천해 주는 방식을 제안한다. 이 방법은 단어의 구성 성분을 쪼개는 단계, 쪼갠 단어를 입력으로 활용하여 인코더-디코더 모델을 학습하는 단계, 모델을 통해 얻어낸 추상화된 문장을 활용해 검색하는 단계로 구성된다.
- 본 논문에서는 유사 문장을 자동 선별하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 (Fig.
- 본 논문에서는 유사 문장을 자동으로 선별하는 방법을 제안했다. 이 방법은 단어의 구성 성분을 쪼개는 단계, 쪼갠 단어를 입력으로 활용하여 인코더-디코더 모델을 학습하는 단계, 모델을 통해 얻어낸 추상화된 문장을 활용해 검색하는 단계로 구성된다.
- 본 논문에서는 최신 컴퓨터 기술을 활용하여 위 글쓰기 교육법을 작은 비용으로 효과적으로 보조할 수 있다고 보았다. 컴퓨터를 이용해 학생들이 어떤 문장을 입력하면, 그 문장과 가장 유사한 문장을 찾아주는 식이다.
- 본 논문에서는 bahdanau가 제안한 인코더-디코더 아키텍처(encoder-decoder architecture)[1]를 이용하여 유사 문장을 학습한다. 이 아키텍처는 인코더와 디코더를 학습시키는 것이 목적으로, 원 논문에서는 기계 번역을 하기 위한 용도로 활용되었으나, 유사 문장을 찾는 데에도 사용될 수 있다.
- 현 초등 국어 교육과정은 어순, 문장 성분, 문장부호, 꾸미는 말, 문장의 종류, 호응 관계, 문장의 확장/축소, 문장 고치기 등에 대해 가르치는 것을 목표로 한다[4]. 예를 들어 어순과 관련해서는 ‘나는 먹었다 밥을’이라고 쓰는 대신에 ‘나는 밥을 먹었다’라고 표현하는 법을 가르칠 수 있고, 문장 성분과 관련해서는 ‘친구에게 주었다’라는 표현보다 ‘나는 친구에게 선물을 주었다’라는 표현이 모든 서술어가 쓰인 표현임을 알려줄 수 있다.
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