구 구문분석을 위한 양방향 Masked attention과 N-gram Span Attention
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김수형 | - |
dc.contributor.author | 최용석 | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-04T07:59:21Z | - |
dc.date.available | 2023-09-04T07:59:21Z | - |
dc.date.created | 2023-07-20 | - |
dc.date.issued | 2023-06 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/190038 | - |
dc.description.abstract | Attention 메커니즘은 딥러닝의 중요한 측면이 되었으며, 특히 자연어 처리 (NLP) 분야에서 그 중요성이커졌다. 그러나 구구조 구문분석과 같은 작업에서는, attention 메커니즘이 문장 범위를 형성하는 데 필요한 방향성 정보가 부족할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 양방향 masked attention 과 N-gramSpan Attention을 제안하고 두 메커니즘을 통합한 하나의 BNA 모델을 제안한다. 이 모델은 attention 메커니즘을 수정하여 각 단어 간의 명시적인 종속성을 포착하고 출력 범위 벡터의 표현을 강화한다. 제안된모델은 Penn Treebank와 Chinese Treebank 데이터셋에서 높은 수준의 성능을 달성하였으며, 각각 96.47및 94.15의 F1 점수를 기록하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 구 구문분석을 위한 양방향 Masked attention과 N-gram Span Attention | - |
dc.title.alternative | Bidirectional Masked Attention and N-gram Span Attention for Constituency Parsing | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 최용석 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2023 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2023), pp.262 - 264 | - |
dc.relation.isPartOf | 2023 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2023) | - |
dc.citation.title | 2023 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2023) | - |
dc.citation.startPage | 262 | - |
dc.citation.endPage | 264 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11488005 | - |
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