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사전학습 언어모델의 토큰 단위 문맥 표현을 이용한 한국어 의존 구문분석
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- Issue Date
- 2021-01
- Citation
- 정보과학회논문지, v.48, no.1, pp.27-34
- ISSN
- 2383-630X
- Publisher
- 한국정보과학회
- Language
- English
- Type
- Journal Article
- Abstract
- 의존 구문분석은 문장 내 단어 사이의 의존관계 및 레이블을 인식하여 문장의 구조적 중의성을 해소하는 문제이다. 사전학습 언어모델 위에 추가적인 순환신경망(RNN)을 적용한 선행 연구들과 달리, 본 논문에서는 사전학습 언어모델의 자가집중 메커니즘을 최대한 활용하기 위하여 사후학습만을 이용한의존 구문분석 방법을 제안하고, 성능 개선을 위하여 어절 사이의 상대거리 파라미터와 구분자 토큰 활용기법을 제안한다. TTA 표준 가이드라인 세종 구문분석 말뭉치를 평가결과 KorBERT_base 모델은 95.73% UAS, 93.39% LAS를, KorBERT_large 모델은 96.31% UAS, 94.17% LAS를 보였다. 이는 사전학습 언어모델을 사용하지 않은 기존 연구 대비 약 3% 이상의 성능 개선을 보인 결과이다. 다음으로 선행 연구의 어절-형태소 혼합 변환 말뭉치 평가 결과, KorBERT_base 모델은 94.19% UAS, KorBERT_large 모델은 94.76% UAS 성능을 보였다.