초록
우리는 사전 학습된 단어 벡터 위에서 훈련된 컨벌루션 신경망(CNN)을 사용한 문장 수준 분류 작업에 대한 일련의 실험 결과를 보고합니다. 간단한 CNN과 적은 하이퍼파라미터 조정, 그리고 정적 벡터를 사용하여 여러 벤치마크에서 우수한 성능을 달성함을 입증하였습니다. 작업 특화 벡터를 미세 조정(fine-tuning)하여 학습하면 성능이 더욱 향상됩니다. 또한 작업 특화 벡터와 정적 벡터를 모두 사용할 수 있도록 아키텍처에 간단한 수정을 제안합니다. 본 논문에서 다룬 CNN 모델들은 감성 분석과 질문 분류 등을 포함하는 7개 작업 중 4개에서 최신 기술(state of the art)을 개선하였습니다.