RNN을 이용한 한국어 문장 간 구문 유사도 측정
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이동건 | - |
| dc.contributor.author | 오교중 | - |
| dc.contributor.author | 최호진 | - |
| dc.date.accessioned | 2016-07-07T06:27:16Z | - |
| dc.date.available | 2016-07-07T06:27:16Z | - |
| dc.date.created | 2016-06-13 | - |
| dc.date.issued | 2016-07-01 | - |
| dc.identifier.citation | 한국컴퓨터종합학술대회 2016 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/210042 | - |
| dc.description.abstract | 문장 간 구문 유사도(syntactic similarity) 검사는 문장 생성 모델의 자동평가 도구로 이용되는 중요한 기술이다. 최근 딥러닝을 이용한 문장 임베딩(sentence embedding), 즉 문장 간 인코더-디코더에 관한 연구들이 진행 되고 있으며, 이를 이용한 기계 번역이 괄목할 만한 성과를 거두고 있다. 본 연구에서는 패러프레이징의 평가 도구로서 인코더-디코더 모델을 활용하고자 한다. 본 논문에서는 한국어 문장을 한국 어 위키피디아 말뭉치를 이용해 RNN(recurrent neural network)으로 학습한 인코더-디코더 모델을 이용한 문장 간 유사도 분석 실험을 실시하였다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | RNN을 이용한 한국어 문장 간 구문 유사도 측정 | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.type.rims | CONF | - |
| dc.citation.publicationname | 한국컴퓨터종합학술대회 2016 | - |
| dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
| dc.identifier.conferencelocation | 제주, 대한민국 | - |
| dc.contributor.localauthor | 이동건 | - |
| dc.contributor.localauthor | 오교중 | - |
| dc.contributor.localauthor | 최호진 | - |
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- CS-Conference Papers(학술회의논문)
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