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문제 정의
- 특히, 임의의 길이의 입력으로 임의의 길이의 출력을 생성하는 sequence-to-sequence 모델은 형태소 합성, 기계 번역(Machine Translation)과 같은 자연어 생성 분야에 효과적으로 적용 된다[3, 4]. 본 논문은 해요체 입력과 합쇼체 출력 쌍의 병렬 데이터를 sequence-to-sequence (Seq2Seq) 모델에 학습시켜 임의의 길이의 해요체 형태의 어절을 합쇼체 형태의 어절로 변환하는 모델을 제안한다.
- 본 연구는 Attention-based Sequence-to-Sequence 모델을 활용하여 한국어의 해요체를 합쇼체로 변환하는 모델을 제안하였다. 추후 연구로는 입력의 마지막 어절뿐만 아니라 이외의 어절을 추가하는 연구를 진행할 수 있을 것이다.
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