규칙과 기계학습을 이용한 한국어 상호참조해결 [韩语论文]

资料分类免费韩语论文 责任编辑:金一助教更新时间:2017-04-27
提示:本资料为网络收集免费论文,存在不完整性。建议下载本站其它完整的收费论文。使用可通过查重系统的论文,才是您毕业的保障。

상호참조해결이란 같은 의미의 단어들을 군집화(clustering)하는 것을 말한다. 즉, 어떤 개체에 대한 여러 표현들이 서로간의 참조관계를 이루고 있는데, 이 관계를 밝히는 것이 상호참조해결...

상호참조해결이란 같은 의미의 단어들을 군집화(clustering)하는 것을 말한다. 즉, 어떤 개체에 대한 여러 표현들이 서로간의 참조관계를 이루고 있는데, 이 관계를 밝히는 것이 상호참조해결이다. 멘션(mention)은 상호참조해결을 수행하기 위한 후보 단어들의 집합으로, 명사 또는 명사구를 기반으로 추출하며, 이 과정을 멘션탐지(Mention Detection)라 한다.
본 논문에서는 한국어 상호참조해결을 위해 딥 러닝을 이용하는 멘션페어 모델을 제안하고, 다단계시브 기반의 규칙기반 시스템과 딥 러닝 기반의 멘션페어 모델을 같이 사용하는 시스템을 제안한다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 규칙과 통계를 각각 사용하는 시스템보다 좋은 성능을 보였다.

Coreference Resolution is the task of finding all expressions that refer to the same entity in a text. The candidate words which will be resolved in coreference resolution are defined as mentions, which is extracted using the mention detection. I...

Coreference Resolution is the task of finding all expressions that refer to the same entity in a text. The candidate words which will be resolved in coreference resolution are defined as mentions, which is extracted using the mention detection.
In this , we propose the mention pair model using deep learning and the system which combined both rule-based and deep-learning-based systems for Korean coreference resolution. The experimental results show that our proposed system has a better performance than the system which uses rule-based systems and statistic-based systems separately.

韩语论文韩语论文
免费论文题目: