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NTIS 바로가기한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회, 2016 Oct. 07, 2016년, pp.9 - 13
나승훈 (전북대학교) , 신종훈 (한국전자통신연구원) , 김강일 (건국대학교)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Stack LSTM기반 의존 파싱은 어떻게 이루어 지는가? | Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. | |
Stack LSTM기반 의존 파싱의 한계는 무엇인가? | Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 Stack LSTM 을 한국어 의존 파싱에 적용하기 위해 음절-태그과 형태소의 표상들을 결합 (hybrid)하여 단어 표상을 얻어내는 합성 방법을 제안한다. | |
문자 처리 단위인 음절-태그와 형태소 단위에 대하여 설명하시오 | 음절-태그 단위란 음절 정보과 음절의 품사 태그로 구성된 정보를, 형태소 단위는 형태소 표층 정보과 형태소의 품사 태그로 구성된 정보이다. 예를 들어 “도서관에서” 단어에 대해 각각 음절-태그열과 형태소 열을 추출하면 다음과 같다. |
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