본 연구는 형태론적 유추 문제를 해결하기 위한 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 유추 탐지와 유추 해결을 위한 두 가지 핵심 모델을 포함하며, 16개 언어의 Siganalogies 데이터셋에서 우수한 성능을 보인다.
