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논문 표지

Out-of-Vocabulary 단어에 강건한 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩을 이용한 감정분석

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국문 초록

word2vec 등 기존의 단어 임베딩 기법은 원시 말뭉치에 출현한 단어들만을 대상으로 각 단어를 다차원 실수 벡터 공간에 고정된 길이의 벡터로 표현하기 때문에 형태론적으로 풍부한 표현체계를 가진 언어에 대한 단어 임베딩 기법에서는 말뭉치에 출현하지 않은 단어들에 대한 단어 벡터를 표현할 때 OOV(out-of-vocabulary) 문제가 빈번하게 발생한다...

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영문 초록

The exiting word embedding methodology such as word2vec represents words, which only occur in the raw training corpus, as a fixed-length vector into a continuous vector space, so when mapping the word...

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목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론