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[국내논문] RBM을 이용한 언어의 분산 표상화
RBM-based distributed representation of language 원문보기

인지과학 = Korean journal of cognitive science, v.28 no.2, 2017년, pp.111 - 131  

유희조 (고려대학교 심리학과) ,  남기춘 (고려대학교 심리학과) ,  남호성 (고려대학교 영어영문학과)

초록
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연결주의 모델은 계산주의적 관점에서 언어 처리를 연구하는 한 가지 접근법이다. 그리고 연결주의 모델 연구를 진행하는데 있어서 표상(representation)을 구축하는 것은, 모델의 학습 수준 및 수행 능력을 결정한다는 점에서 모델의 구조를 만드는 것만큼이나 중요한 일이다. 연결주의 모델은 크게 지역 표상(localist representation)과 분산 표상(distributed representation)이라는 두 가지 서로 다른 방식으로 표상을 구축해 왔다. 하지만 종래 연구들에서 사용된 지역 표상은 드문 목표 활성화 값을 갖고 있는 출력층의 유닛이 불활성화 하는 제한점을, 그리고 과거의 분산 표상은 표상된 정보의 불투명성에 의한 결과 확인의 어려움이라는 제한점을 갖고 있었으며 이는 연결주의 모델 연구 전반의 제한점이 되어 왔다. 본 연구는 이와 같은 과거의 표상 구축의 제한점에 대하여, 제한된 볼츠만 머신(restricted Boltzmann machine)이 갖고 있는 특징인 정보의 추상화를 활용하여 지역 표상을 가지고 분산 표상을 유도하는 새로운 방안을 제시하였다. 결과적으로 본 연구가 제안한 방법은 정보의 압축과 분산 표상을 지역 표상으로 역변환하는 방안을 활용하여 종래의 표상 구축 방법이 갖고 있는 문제를 효과적으로 해결함을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The connectionist model is one approach to studying language processing from a computational perspective. And building a representation in the connectionist model study is just as important as making the structure of the model in that it determines the level of learning and performance of the model....

주제어

참고문헌 (17)

  1. 유희조, 남기춘, 남호성. (2015). 속성적 관점에 기반한 단어 재인시의 의미 처리 가능성 연구: 연결주의 모델링, 한국심리학회지: 인지 및 생물, 27, 613-638. 

  2. Cree, G. S., McNorgan, C., & McRae, K. (2006). Distinctive features hold a privileged status in the computation of word meaning: Implications for theories of semantic memory. Journal of Experimental Psychology. Learning, Memory, and Cognition, 32, 643-658. https://doi.org/10.1037/0278-7393.32.4.643 

  3. Dilkina, K., McClelland, J. L., & Plaut, D. C. (2008). A single-system account of semantic and lexical deficits in five semantic dementia patients. Cognitive Neuropsychology, 25, 136-164. https://doi.org/10.1080/02643290701723948 

  4. Dilkina, K., McClelland, J. L., & Plaut, D. C. (2010). Are There Mental Lexicons? The Role of Semantics in Lexical Decision. Brain Research, 1365, 66-81. https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2011.08.021.Secreted 

  5. Harm, M. W., & Seidenberg, M. S. (1999). Phonology, reading acquisition, and dyslexia: insights from connectionist models. Psychological Review, 106, 491-528. https://doi.org/10.1037/0033-295X.106.3.491 

  6. Hinton, G. (2010). A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines. Computer, 9, 1. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35289-8_32 

  7. Hinton, G., & Shallice, T. (1991). Lesioning an attractor network: investigations of acquired dyslexia. Psychological Review, 98, 74-95. https://doi.org/10.1037/0033-295X.98.1.74 

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  9. Laszlo, S., & Plaut, D. C. (2012). A neurally plausible parallel distributed processing model of event-related potential word reading data. Brain and Language, 120, 271-281. https://doi.org/10.1016/j.bandl.2011.09.001.A 

  10. McClelland, J., & Rumelhart, D. (1981). An interactive activation model of context effects in letter perception: I. An account of basic findings. Psychological Review, (September). Retrieved from http://psycnet.apa.org/journals/rev/88/5/375/ 

  11. Mikolov, T., Corrado, G., Chen, K., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations (pp. 1-12). https://doi.org/10.1162/153244303322533223 

  12. Plaut, D. C. (1997). Structure and Function in the Lexical System: Insights from Distributed Models of Word Reading and Lexical Decision. Language and Cognitive Processes, 12, 765-806. https://doi.org/10.1080/016909697386682 

  13. Plaut, D. C., McClelland, J. L., Seidenberg, M. S., & Patterson, K. (1996). Understanding normal and impaired word reading: computational principles in quasi-regular domains. Psychological Review, 103, 56-115. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8650300 

  14. Plaut, D. C., & Shallice, T. (1993). Deep dyslexia: A case study of connectionist neuropsychology. Cognitive Neuropsychology, 10, 377-500. 

  15. Rogers, T. T., Lambon Ralph, M. a, Garrard, P., Bozeat, S., McClelland, J. L., Hodges, J. R., & Patterson, K. (2004). Structure and deterioration of semantic memory: a neuropsychological and computational investigation. Psychological Review, 111, 205-235. https://doi.org/10.1037/0033-295X.111.1.205 

  16. Seidenberg, M. S., & McClelland, J. L. (1989). A distributed, developmental model of word recognition and naming. Psychological Review, 96, 523-568. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2798649 

  17. Smolensky, P. (1986). Information processing in dynamical systems: Foundations of harmony theory. In Parallel Distributed Processing Explorations in the Microstructure of Cognition (Vol. 1, pp. 194-281). Retrieved from http://portal.acm.org/citation.cfm?id104279.104290 

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