초록
우리는 명시적인 구조를 가진 문장의 확률적 모델인 순환 신경망 문법을 소개합니다. 이 모델이 파싱과 언어 모델링에 모두 적용될 수 있도록 효율적인 추론 절차를 설명합니다. 실험 결과, 이 모델은 영어에서 이전에 발표된 모든 단일 감독된 생성 모델보다 더 우수한 파싱 성능을 보였으며, 영어와 중국어에서 최신 순차적 RNN(순환 신경망)보다 더 우수한 언어 모델링 성능을 제공했습니다.
우리는 명시적인 구조를 가진 문장의 확률적 모델인 순환 신경망 문법을 소개합니다. 이 모델이 파싱과 언어 모델링에 모두 적용될 수 있도록 효율적인 추론 절차를 설명합니다. 실험 결과, 이 모델은 영어에서 이전에 발표된 모든 단일 감독된 생성 모델보다 더 우수한 파싱 성능을 보였으며, 영어와 중국어에서 최신 순차적 RNN(순환 신경망)보다 더 우수한 언어 모델링 성능을 제공했습니다.