Improved Deep Biaffine Attention for Korean Dependency Parsing

한국어 의존 구문 분석을 위한 개선된 Deep Biaffine Attention

  • Published : 2018.10.12

Abstract

한국어 의존 구문 분석(Dependency Parsing)은 문장 어절의 중심어(head)와 수식어(modifier)의 의존관계를 표현하는 자연어 분석 방법이다. 최근에는 이러한 의존 관계를 표현하기 위해 주의 집중 메커니즘(Attention Mechanism)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합한 모델들이 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 개선된 Biaffine Attention 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 Biaffine Attention에서 의존성과 의존 관계를 결정하는 방법을 개선하였고, 한국어 의존 구문 분석을 위한 입력 열의 형태소 표상을 확장함으로써 기존의 모델보다 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.15%p 더 높은 성능을 보였다.

Acknowledgement

Grant : 차량 주행환경에서 90%이상 대화음성인식이 가능한 음성인식 요소기술 개발 및 대화형 컴패니언 시스템 개발

Supported by : 산업기술평가관리원