이 논문은 신경 의미 구문 분석에서 상징적 의미 표현의 문제점을 지적하고, 이를 해결하기 위한 새로운 접근법을 제안한다.
기존의 신경 의미 구문 분석기는 단순히 입력 텍스트에서 문자열을 복사하여 개념을 형성하거나, 가장 빈번한 단어 의미를 선택하는 등의 약점을 보인다. 이 논문에서는 어휘 온톨로지의 계층적 구조를 활용하여 개념을 표현하는 새로운 방식을 제안한다. 이를 통해 보다 풍부한 의미 정보를 제공하고 해석 가능성을 높일 수 있다.
구체적으로 논문에서는 이 새로운 표현 방식을 활용하는 신경 "분류학적" 의미 구문 분석기를 소개하고, 기존의 전통적인 의미 표현 방식을 사용하는 모델과 비교한다. 실험 결과, 분류학적 모델은 기존 모델보다 성능이 약간 낮지만, 어휘 외 개념을 처리할 때 더 나은 성능을 보인다. 이는 분산 의미와 기호 표현을 결합하려는 계산 의미론 연구에 고무적인 결과이다.
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by Xiao Zhang,G... pada arxiv.org 04-22-2024
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