Easy-First Deep Biaffine Attention을 이용한 한국어 의존 파싱

Easy-First Deep Biaffine Attention for Korean Dependency Parsing

기존의 그래프 기반 파서는 문장의 가능한 모든 트리를 찾고 가장 높은 점수를 갖는 트리를 취하는 방식이다. 하지만 점수를 계산하는데 있어서 노드 정보만을 사용하기 때문에 트리 구조의 특성을 반영하지 못하는 단점이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 사전 학습된 모델에서 단어 간의 점수를 얻어 높은 점수를 가지는 단어를 미리 결정하고 결정된 의존성을 통해 부분 트리 만든다. 만들어진 부분 트리 정보를 사용하여 트리 구조의 특성을 반영할 수 있도록 하였다.