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문제 정의
- 본 논문에서는 발화를 분석하기 위해 합성곱 신경망과 LSTM 순환 신경망을 결합한 모델을 제안하였다. 합성곱 신경망을 통해 화행과 서술자간의 상호작용이 반영되게 발화를 임베딩하고 LSTM 순환 신경망을 이용하여 대화의 문맥을 반영하였다.
- [5]가 제안한 모델은 화행 분류 모델과 서술자 분류 모델로 나뉘며 학습동안 한 모델의 출력 값을 다른 모델의 입력 자질로 사용한다. 본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)[6]와 LSTM 순환 신경망(Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network)[7]을 이용하여 화행과 서술자를 동시에 분석하는 발화 분석 모델을 제안한다. 제안된 모델은 합성곱 신경망을 기반으로 한 새로운 발화 임베딩 방법을 이용하여 화행과 서술자간의 상호작용이 가능하게 한다.
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