부산대학교 도서관

Developing a high-performance Semantic Role Labeling (SRL) system for a domain requires manually annotated training data of large size in the same domain. However, such SRL training data of sufficient size is available only for a few domains. Performances of Korean SRL are degraded by almost 15% or more, when it is directly applied to another domain with relatively small training data. This paper proposes two techniques to minimize performance degradation in the domain transfer. First, a domain adaptation algorithm for Korean SRL is proposed which is based on the prior model that is one of domain adaptation paradigms. Secondly, we proposed to use simplified features related to morphological and syntactic tags, when using small-sized target domain data to suppress the problem of data sparseness. Other domain adaptation techniques were experimentally compared to our techniques in this paper, where news and Wikipedia were used as the sources and target domains,respectively. It was observed that the highest performance is achieved when our two techniques were applied together. In our system's performance, F1 score of 64.3% was considered to be 2.4~3.1% higher than the methods from other research.
높은 성능의 의미역 인식 시스템의 개발을 위해서는 대상 도메인에 대한 대량의 수동 태깅 학습 데이터가 필요하다. 그러나 충분한 크기의 의미역 인식용 학습 데이터는 오직 소수의 도메인에서만 존재한다. 소스 도메인의 시스템을 상대적으로 매우 작은 학습 데이터를 가진 다른 도메인에 적용할 경우한국어 의미역 인식 기술은 15% 정도 성능 하락이 발생한다. 이러한 도메인 변경에서의 성능 하락 현상을 최소화하기 위해 본 논문에서는 2 가지 기법을 제시한다. 첫째, 도메인 적응 방법론의 하나인 Prior 모델에 기반하여 개발된 한국어 의미역 인식 시스템을 위한 도메인 적응 알고리즘을 제안한다. 둘째, 크기가작은 타겟 도메인 데이터를 이용할 때 데이터 희귀 문제의 감소를 위해 소스 도메인 데이터 이용시 보다단순화된 형태소 태그와 구문 태그 자질을 사용할 것을 제안한다. 뉴스 도메인에서 개발된 시스템의 위키피디아 도메인에의 적용과 관련하여 다른 연구의 도메인 적응 기술과 우리가 제안한 방법을 비교 실험하였다. 우리의 두 가지 방법을 같이 사용할 때 더 높은 성능을 달성하는 것을 관찰하였다. 우리 시스템은F1-score 64.3% 성능으로서 기존의 다른 도메인 적응 기술들과 비교하여 2.4～3.1% 더 높은 성능을 가지는것으로 관찰되었다.