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검색 : [ author: Jun Young Youn ] (1)
한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 위한 딥 러닝 기반 2단계 파이프라인 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.4.444
인공신경망을 활용한 최근의 한국어 형태소 분석 및 태깅 연구는 주로 표층형에 대해 형태소 분리와 품사 태깅을 먼저하고, 원형 복원 사전을 이용하여 후처리로 형태소 원형을 복원해왔다. 본 연구에서는 형태소 분석 및 품사 태깅을 두 단계로 나누어, sequence-to-sequence를 이용하여 형태소 원형을 먼저 복원하고, 최근 자연어처리의 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이는 BERT를 이용하여 형태소 분리 및 품사 태깅을 하였다. 두 단계를 파이프라인으로 적용한 결과, 별도의 규칙이나 복합 태그 처리 등이 필요한 형태소 원형 복원 사전을 사용하지 않고도 우수한 형태소 분석 및 태깅 결과를 보였다.
