배장성  이창기  임수종  김현기

10.5626/JOK.2020.47.11.1021

의미역 결정 기계학습 언어 모델

의미역 결정은 문장 내에서 “누가, 무엇을, 어떻게, 왜” 등의 관계를 찾아내는 자연어처리의 한 응용이다. 최근 의미역 결정 연구는 주로 기계학습을 이용하고 자질 정보를 배제한 종단 대 종단(end-to-end) 방식의 연구가 이루어지고 있다. 최근 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)라는 언어 모델이 자연어처리 분야에 등장하여 기존 자연어처리 분야의 최고 성능 모델들 보다 더 좋은 성능을 보이고 있다. 종단 대 종단 방식을 이용한 의미역 결정 연구의 성능은 주로 기계학습 모델의 구조나 사전에 학습된 언어 모델의 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정성능 향상을 위해 BERT를 한국어 의미역 결정에 적용한다. 실험 결과 BERT를 이용한 한국어 의미역 결정 모델의 성능이 85.77%로 기존 한국어 의미역 결정 모델들 보다 좋은 성능을 보였다.