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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김다해 (성균관대학교) 이지형 (성균관대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2016년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제24권 제2호
발행연도
2016.7
수록면
17 - 20 (4page)

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딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.
#문서 주제(document topic) #단어 문맥(word context) #언어 학습 모델(language model) #LSTM(Long Short Term Memory) #문장 생성(text generation)

목차

요약
I. Introduction
II. Long Short Term Memory (LSTM)
III. The Proposed Method
IV. Experiment
V. Conclusions
References

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