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저자정보
조승우 (포항공과대학교) 권홍석 (포항공과대학교) 정헌영 (포항공과대학교) 이종혁 (포항공과대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제6호
발행연도
2018.6
수록면
301 - 306 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.6.301

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

Encoder-Decoder 기반 한국어 문법 오류 교정을 위한 Encoder에서의 신경망 언어 모델 도입
조승우 ,  권홍석 ,  정헌영 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.06 학술저널

2017

Encoder-Decoder 기반 문법 오류 교정을 위한 Encoder에서의 신경망 언어 모델 도입
조승우 ,  권홍석 ,  정헌영 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.12 학술대회자료

초록· 키워드

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문법 오류 교정은 주어진 문장에서 나타난 문법적인 오류들을 탐지하고 이를 올바르게 교정하는 것으로, 특정 언어를 배우고자 하는 L2 학습자들을 돕거나 시스템의 잘못된 입출력 수정 등 다양한 응용 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 한국어 문법 오류 교정 학습에 필수적인 교정 병렬 데이터가 부족한 문제를 보완하기 위하여 단일 말뭉치를 활용하는 기법을 제안한다. 단일 말뭉치로 학습시킨 신경망 언어 모델을 Encoder에 도입하여, 신경망 기계 번역 기반 교정 모델이 올바르게 사용된 음절과 문법적으로 잘못 사용된 음절을 보다 명확하게 구분할 수 있게 한다. 이를 토대로, 올바르게 사용된 음절의 복사량을 증가시키면서 기존 Encoder-Decoder 모델의 잘못된 교정을 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
#음절 단위 교정 #신경망 언어 모델 #신경망 기계 번역 #한국어 문법 오류 교정 #syllable-level correction #neural language model #neural machine translation #Korean grammatical error correction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 신경망 언어 모델의 Encoder 도입
3. 실험 및 분석
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Bustamante, Flora Ramirez, and Fernando Sanchez Leon, GramCheck: A grammar and style checker, Proc. of the 16th conference on Computational linguistics, Association for Computational Linguistics, Vol. 1, pp. 175-181, 1996. Alla Rozovskaya and Dan Roth, Algorithm selection and model adaptation for esl correction tasks, Proc. of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Association for Computational Linguistics, Vol. 1, pp. 924-933, 2011. Junczys-Dowmunt, Marcin, and Roman Grundkiewicz, Phrase-based Machine Translation is State-of-the-Art for Automatic Grammatical Error Correction, Proc. of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2016. Chollampatt, Shamil, and Hwee Tou Ng. Connecting the Dots: Towards Human-Level Grammatical Error Correction, Proc. of the 12th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, pp. 327-333, 2017. Xie, Ziang, et al., Neural language correction with character-based attention, arXiv preprint arXiv: 1603.09727, 2016.

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