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| 한글제목(Korean Title) |
레이블 임베딩과 의존 구문 구조를 활용한 논문 문장 수사학적 분류 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Paper Sentence Rhetorical Classification Model using Label Embeddings and Dependency Parser |
| 저자(Author) |
김슬기
최기현
김학수
Seul-Gi Kim
Gi-Hyeon Choi
Hark-Soo Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0386 ~ 0388 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
수사학적 분류 작업은 논문 문장이 의도하는 역할에 따라 태그를 부착하는 작업으로, 연구자가 논문에서 찾고자 하는 정보를 선별하는 데 도움을 준다. 분류 모델의 성능 개선을 목표로 하는 본 논문에서는 데이터 불균형 문제를 완화하기 위해 입력 문장과 레이블 임베딩 간의 연관성을 계산하여 문장의 대분류 예측 정보를 세부분류 예측하는데 반영하였다. 또한 분류 모델의 성능 개선을 위해 태그별 자주 등장하는 청크 표현을 사전 구축 없이 학습할 수 있도록 문장을 청크 단위로 구분하여 이를 문장의 의미 정보로 학습하는 논문 문장 수사학적 분류 모델을 제안한다. 제안 모델은 과학기술 분야 논문 문장 수사학적 의미 태깅 데이터셋을 사용한 실험에서 정확도 89.94%P, Macro F1 Score 90.22%P를 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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