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신경망을 이용한 반자동 구문분석 말뭉치 구축도구
Semi-Automatic Tree Annotating Workbench Using Neural-Networks 원문보기

한국정보과학회 03 봄 학술발표논문집(B), 2003 Apr., 2003년, pp.483 - 485  

임준호 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  곽용재 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  박소영 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  임해창 (고려대학교 컴퓨터학과)

초록
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구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문분석 말뭉치 구축 도구에 대해서 설명하였다, 개발된 도구는 구문패턴 추출, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성되고, 신경망 학습을 사용하였기 해문에, 학습집합에 나타나지 않았던 구문 패턴에 대해서도 올바른 판단을 할 수 있었다. 그 결과 기존의 신뢰도 기반 구문패턴 추출 방법보다 더 좋은 성능을 나타냈다.
  • 기존 방법은 실험집합에 나타났던 각각의 개별적인 구문패턴들 자체에 대해서만 홍계적신뢰도是 사용하여 선별하였기 때문에 학습집합에서 나타나지 않았던 구문패턴에 대해서는 아무런 판단을 할 수가 없었고, 입력 자체의 오류 (noise) 에 대해서도 견고하게 (robust) 동작하지 못하였다. 본 논문에서는 신경망을 사용하여 구문패턴을 학습함으로써 이와 같은 단점들을 해결하고자 한다.
  • 실험은 신경망을 사용하여 구문패턴을 학습하는 방법이 구축자의 수작업 감소에 얼마나 도움이 될 수 있는가를 알아보는 목적으로 수행되었다.
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