본 논문에서는 한국어 문장을 대상으로 불확실한 사실이나 개인적인 추측으로 인해 중요하지 않다 고 판단되는 문장, 즉 Hedge 문장들을 분류해 내고자 한다. 기존 영어권 연구에서는 Hedge 문장들을 분류할 때 단어의 의존관계 정보가 여러 형태로 활용되고 있으나, 한국어 연구에서는 사용되고 있지 않음을 확인하였다. 또 기존의 워드 임베딩(Word Embedding) 기법에서 단어의 쓰임새 정보가 학습된 다는 점을 인지하였다. 단어의 쓰임새 정보가 어느 정도 의존관계를 표현할 수 있을 것으로 보고 워 드 임베딩 정보를 Hedge 분류 실험에 적용하였다. 기존에 많이 사용되던 SVM과 CRF를 baseline 시 스템으로 활용하였고 워드 임베딩과 신경망을 사용하여 비교실험을 하였다. 워드임베딩 데이터는 세 종데이터와 온라인에서 수집된 데이터를 합하여 총 150여만 문장을 사용하였고 Hedge 분류 데이터는 수작업으로 구축한 12,517 문장의 뉴스데이터를 사용하였다. 워드 임베딩을 사용한 시스템이 SVM보 다 7.2%p, CRF보다 1.6%p 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다. 이는 단어의 쓰임새 정보가 한국어 Hedge 분류에서 긍정적인 영향을 미친다는 것을 의미한다.
In this paper, we try to classify Korean hedge sentences, which are regarded as not important since they express uncertainties or personal assumptions. Through previous researches to English language, we found dependency information of words has been one of important features in hedge classification, but not used in Korean researches. Additionally, we found that word embedding vectors include the word usage information. We assume that the word usage information could somehow represent the dependency information. Therefore, we utilized word embedding and neural networks in hedge sentence classification. We used more than one and half million sentences as word embedding dataset and also manually constructed 12,517-sentence hedge classification dataset obtained from online news. We used SVM and CRF as our baseline systems and the proposed system outperformed SVM by 7.2%p and also CRF by 1.2%p. This indicates that word usage information has positive impacts on Korean hedge classification.
1. 서론 2. 기존 연구 3. 제안 방법 4. 결론 References
