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딥러닝 한국어 모델은 관형사절 속 공백을 포착하는가?
Does the Korean Deep Learning Model Identify the Gap in the Relative Clauses?
- 이지은;
- 송상헌;
- 이규민
초록
본고는 딥러닝 한국어 모델이 공백이 있는 관계 관형사절(공백 관계절)과 그 밖의 관형사절(비공백 관계절)을 구별하는지 살펴본 연구이다. 궁극적으로는 딥러닝 한국어 모델이 관형사절 속 공백을 포착하는지 살펴보고자 했다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 딥러닝 한국어 모델이 공백 관계절과 비공백 관계절을 최소 89%에서 최대 100%의 정확도로 분류하였다. 둘째, 히트맵 분석 결과 공백 관계절의 경우 머리명사보다 관계절 속 서술어에 더 많은 어텐션(Attention)이 놓였다. 이러한 결과들은 딥러닝 한국어 모델이 관계절 속 공백을 포착한다는 직접적인 단서는 되지 못하므로 후속 연구가 필요하다.
키워드
한국어 딥러닝 모델; 공백; 관계절; BERT; 어텐션; Korean deep learning language model; gap; relative clause; BERT; Attention
- 제목
- 딥러닝 한국어 모델은 관형사절 속 공백을 포착하는가?
- 제목 (타언어)
- Does the Korean Deep Learning Model Identify the Gap in the Relative Clauses?
- 저자
- 이지은; 송상헌; 이규민
- 발행일
- 2022-12
- 저널명
- 돈암어문학
- 권
- 42
- 페이지
- 159 ~ 195