Korean Dependency Relation Labeling Using Bidirectional LSTM CRFs Based on the Dependency Path and the Dependency Relation Label Distribution of Syllables

의존 경로와 음절단위 의존 관계명 분포 기반의 Bidirectional LSTM CRFs를 이용한 한국어 의존 관계명 레이블링

  • An, Jaehyun (Donga University, Department of Computer Engineering) ;
  • Lee, Hokyung (Donga University, Department of Computer Engineering) ;
  • Ko, Youngjoong (Donga University, Department of Computer Engineering)
  • 안재현 (동아대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이호경 (동아대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 고영중 (동아대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2016.10.07

Abstract

본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존 경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착 모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단