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한국어-영어 법률 말뭉치의 로컬 이중 언어 임베딩
Utilizing Local Bilingual Embeddings on Korean-English Law Data

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제9권 제10호 (2018.10)바로가기
  • 페이지
    pp.45-53
  • 저자
    최순영, Andrew Stuart Matteson, 임희석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A339296

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원문정보

초록

영어
Recently, studies about bilingual word embedding have been gaining much attention. However, bilingual word embedding with Korean is not actively pursued due to the difficulty in obtaining a sizable, high quality corpus. Local embeddings that can be applied to specific domains are relatively rare. Additionally, multi-word vocabulary is problematic due to the lack of one-to-one word-level correspondence in translation pairs. In this paper, we crawl 868,163 paragraphs from a Korean-English law corpus and propose three mapping strategies for word embedding. These strategies address the aforementioned issues including multi-word translation and improve translation pair quality on paragraph-aligned data. We demonstrate a twofold increase in translation pair quality compared to the global bilingual word embedding baseline.
한국어
최근 이중 언어 임베딩(bilingual word embedding) 관련 연구들이 각광을 받고 있다. 그러나 한국어와 특정 언어로 구성된 병렬(parallel-aligned) 말뭉치로 이중 언어 워드 임베딩을 하는 연구는 질이 높은 많은 양의 말뭉치를 구하기 어려우 므로 활발히 이루어지지 않고 있다. 특히, 특정 영역에 사용할 수 있는 로컬 이중 언어 워드 임베딩(local bilingual word embedding)의 경우는 상대적으로 더 희소하다. 또한 이중 언어 워드 임베딩을 하는 경우 번역 쌍이 단어의 개수에서 일대일 대응을 이루지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 로컬 워드 임베딩을 위해 한국어-영어로 구성된 한국 법률 단락 868,163 개를 크롤링(crawling)하여 임베딩을 하였고 3가지 연결 전략을 제안하였다. 본 전략은 앞서 언급한 불규칙적 대응 문제를 해결하고 단락 정렬 말뭉치에서 번역 쌍의 질을 향상시켰으며 베이스라인인 글로벌 워드 임베딩(global bilingual word embedding)과 비교하였을 때 2배의 성능을 확인하였다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 Word Embedding
  2.2 교차 언어 임베딩(Cross-lingual embedding)
 3. 이중 언어 워드 임베딩 모델
  3.1 Random Match
  3.2 Single Match Greedy Intersect
  3.3 Multiple Match Greedy Intersect
 4. 실험
  4.1 Dataset
  4.2 실험 방법
  4.3 실험 결과 및 분석
 5. 결론 및 향후 연구
 REFERENCES

키워드

이중 언어 워드 임베딩 자연어처리 영역 특수적 법률 영역 단어집 반지도 학습 단락 정렬 단어 유사도 로컬 임베딩 skip-gram Bilingual word embedding natural language processing domain-specific law domain dictionary seed semi-supervised training paragraph-aligned word similarity skip-gram local embedding

저자

  • 최순영 [ Soon-Young Choi | 고려대학교 컴퓨터학과 석사과정 ]
  • Andrew Stuart Matteson [ 고려대학교 컴퓨터학과 석사과정 ]
  • 임희석 [ Heui-Seok Lim | 고려대학교 컴퓨터학과 교수 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2233-4890
  • 수록기간
    2010~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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