음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용한 복합명사 분해

• 영문명: Compound Noun Decomposition by using Syllable-based Embedding and Deep Learning
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 이현영(Hyun Young Lee) 강승식(Seung Shik Kang)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol8, No.2, 66~71쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.05.30

국문 초록

기존의 복합명사 분해 알고리즘은 미등록어 단위명사들이 포함된 복합명사를 분해할 때 미등록어를 분리하기 어려운 문제가 발생한다. 이는 현실적으로 모든 고유명사, 신조어, 외래어 등의 모든 단위 명사를 사전에 등록하는 것은 불가능하다는 한계가 존재하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 복합명사 분해 문제를 태그 열 부착(sequence labeling) 문제로 정의하고 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용하는 복합명사 분해 방법을 제안한다. 단위명사 사전을 구축하지 않고 미등록 단위명사를 인식하기 위하여 복합명사를 구성하는 각 음절들을 연속적인 벡터 공간에 표현하여 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하는 방식으로 복합명사를 단위명사들로 분해한다.

영문 초록

The existing compound noun decomposition algorithm has a problem that it is difficult to separate unregistered nouns when decomposing compound nouns that contain unregistered unit nouns in the dictionary. This is because there is a limit to the fact that it is impossible to register all unit nouns into the dictionary such as proper nouns, coined words, and foreign words in advance. In this paper, in order to solve this problem, compound noun decomposition problem is defined as tag sequence labeling problem and compound noun decomposition method to use syllable unit embedding and deep learning technique is proposed. In order to recognize unregistered unit nouns without constructing unit noun dictionary, compound nouns are decomposed into unit nouns by using LSTM and linear-chain CRF expressing each syllable that constitutes a compound noun in the continuous vector space.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용한 복합명사 분해

Ⅳ. 실험 및 평가

Ⅴ. 결 론

키워드

복합명사 분해 bigram 음절 임베딩 LSTM 선형체인 CRF compound noun decomposition bigram syllable embedding LSTM Linear-Chain CRF