질의응답 시스템에서 형태소임베딩 모델과 GRU 인코더를 이용한 문장유사도 측정
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Lee, Donggeon | - |
| dc.contributor.author | Oh, Kyo Joong | - |
| dc.contributor.author | Choi, Ho Jin | - |
| dc.contributor.author | Hur, Jeong | - |
| dc.date.accessioned | 2017-01-16T01:16:35Z | - |
| dc.date.available | 2017-01-16T01:16:35Z | - |
| dc.date.created | 2017-01-03 | - |
| dc.date.issued | 2016-10-08 | - |
| dc.identifier.citation | 제28회 한글 및 한국어정보처리학술대회 (HCLT 2016) | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/219384 | - |
| dc.description.abstract | 문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태 소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 정보과학회 언어공학연구회 | - |
| dc.title | 질의응답 시스템에서 형태소임베딩 모델과 GRU 인코더를 이용한 문장유사도 측정 | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.type.rims | CONF | - |
| dc.citation.publicationname | 제28회 한글 및 한국어정보처리학술대회 (HCLT 2016) | - |
| dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
| dc.identifier.conferencelocation | 동아대학교 부민캠퍼스 국제관 다우홀 | - |
| dc.contributor.localauthor | Oh, Kyo Joong | - |
| dc.contributor.localauthor | Choi, Ho Jin | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | Lee, Donggeon | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | Hur, Jeong | - |
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- CS-Conference Papers(학술회의논문)
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