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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Sangchul Hahn (한동대학교) Seokjin Hong (SK Telecom) Heeyoul Choi (한동대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.2
발행연도
2018.2
수록면
157 - 164 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.2.157

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딥러닝의 급속한 발전은 패턴인식 분야의 성능을 혁신했으며 몇몇 문제에서는 인간 수준을 넘어서는 결과들을 보여주고 있다. 데이타를 분류하는 패턴인식과 달리 본 논문에서는 주어진 몇개의 한국어 문장으로부터 비슷한 문장들을 생성하는 문제를 다룬다. 이를위해 생성모델 중의 하나인 Variational Auto-Encoder 기반의 모델을 한국어 생성에 맞게 개선하고 적용하는 방법들을 논의한다. 첫째, 교착어인 한국어의 특성상 띄어쓰기를 기준으로 단어 생성시 단어의 개수가 너무 많아 이를 줄이기 위해 조사 및 어미들을 분리할 필요가 있다. 둘째, 한국어는 어순이 비교적 자유롭고 주어 목적어 등이 생략되는 경우가 많아 기존의 단방향 인코더를 양방향으로 확장한다. 마지막으로, 주어진 문장들을 기반으로 비슷하지만 새로운 문장들을 생성하기 위해 기존 문장들의 인코딩된 벡터표현들로부터 새로운 벡터를 찾아내고, 이 벡터를 디코딩하여 문장을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 성능을 확인한다.
#딥러닝 #생성모델 #변분순환오토인코더 #한국어 문장 생성 #보간법 #deep learning #generative models #variational recurrent auto-encoder #Korean sentence generation #interpolation

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Problem Statements
3. Background
4. Korean Sentence Generation
5. Experiments
6. Conclusions
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Y. LeCun, Y. Bengio, and G. E. Hinton, Deep learning, Nature, Vol. 521, No. 7553, pp. 436-444, 2015. A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, Imagenet classification with deep convolutional neural networks, Neural Information Processing Systems, pp. 1097-1105, 2012. G. Hinton, L. Deng, D. Yu, G. Dahl, A. Mohamed, N. Jaitly, A. Senior, V. Vanhoucke, P. Nguyen, T.N. Sainath, and B. Kingsbur, Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition, IEEE Signal processing magazine, pp. 82-97, 2012. I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, and M. Mirza, Generative Adversarial Networks, arXiv Preprint arXiv:1406.2661, 2014.

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