• 대한산업공학회지
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• 제41권4호
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• pp.338-343
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• 2015

We suggest a method to configure feature functions of continuous conditional random field (C-CRF). Regression tree and similarity analysis are introduced to construct the first and second feature functions of C-CRF, respectively. Rules from the regression tree are transformed to logic functions. If a logic in the set of rules is true for a data then it returns the corresponding value of leaf node and zero, otherwise. We build an Euclidean similarity matrix to define neighborhood, which constitute the second feature function. Using two feature functions, we make a C-CRF model and an illustrate example is provided.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.108-111
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• 2020

한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔으며 현재 가장 높은 성능을 보이고 있는 그래프 기반 파서인 Biaffine 어텐션 모델은 입력 시퀀스를 다층의 LSTM을 통해 인코딩 한 후 각각 별도의 MLP를 적용하여 의존소와 지배소에 대한 표상을 얻고 이를 Biaffine 어텐션을 통해 모든 의존소에 대한 지배소의 점수를 얻는 모델이다. 위의 Biaffine 어텐션 모델은 별도의 High-Order 정보를 활용하지 않는 first-order 파싱 모델이며 학습과정에서 어떠한 트리 관련 손실을 얻지 않는다. 본 연구에서는 같은 부모를 공유하는 형제 노드에 대한 점수를 모델링하고 정답 트리에 대한 조건부 확률을 모델링 하는 Second-Order TreeCRF 모델을 한국어 의존 파싱에 적용하여 실험 결과를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.395-399
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• 2009

본 연구에서는 의사결정나무와 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용하여 한국어 어절 구문태그를 예측하는 시스템에 대해서 설명한다. 기계학습에서 자질의 선택은 작성자의 직관에 의해서 주로 이루어지는데 이는 작성자의 지식에 의존한다. 본 연구에서는 의사결정나무를 사용하여 보다 체계적으로 조합이 이루어지도록 하였다. 또한 오류 분석을 통하여 최적의 자질이 무엇인지를 파악하여 최고의 성능을 보이도록 하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 성능향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있어 앞으로 구문 분석에 많은 도움이 될 것이라고 확신한다.