한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)
- 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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- Pages.194-197
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- 2015
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- 2005-3053(pISSN)
Backward LSTM CRF를 이용한 한국어 의미역 결정
Korean Semantic Role Labeling using Backward LSTM CRF
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Bae, Jangseong
(Kangwon National University) ;
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Lee, Changki
(Kangwon National University) ;
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Lim, Soojong
(ETRI)
- 발행 : 2015.10.17
초록
Long Short-term Memory Network(LSTM) 기반 Recurrent Neural Network(RNN)는 순차 데이터를 모델링 할 수 있는 딥 러닝 모델이다. 기존 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN은 멀리 떨어져 있는 이전의 입력 정보를 볼 수 있다는 장점이 있어 음성 인식 및 필기체 인식 등의 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. 또한 LSTM RNN 모델에 의존성(전이 확률)을 추가한 LSTM CRF모델이 자연어처리의 한 분야인 개체명 인식에서 우수한 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 문장의 지배소가 문장 후위에 나타나는 점에 착안하여 Backward 방식의 LSTM CRF 모델을 제안하고 이를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.