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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제1호
발행연도
1997.1
수록면
82 - 89 (8page)

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본 논문은 한국어 어휘 중의성 해소를 위한 통계적 접근 방법에 대해 기술하고 있다. 한국어에서는 어절별로 띄어쓰기가 이루어진다. 그리고 인접한 두 어절에 대해서는 선행 어절의 마지막 형태소인 조사, 어미 등 ‘어말’부분과 후행 어절의 첫 형태소 및 파생 접미사인 ‘어두’부분사이에 밀접한 문맥적 관련성이 있다. 본 연구에서는 이와 같은 한국어의 특성을 고려하여 어휘 확률(lexical probability)은 어절 단위로 평가하고, 문맥 확률(contextual probability)은 어말과 어두가 인접하여 함께 나타나는 통계적 정보, 즉 어말-어두 공기(co-occurrence) 정보에 기초하여 평가한다. 본 논문에서 제안된 한국어 어휘 중의성 해소 모형은 Noisy Channel 모형에서 유도된 3 가지 단순 모형을 결합한 복합 모형이다. 이들 단순 모형 중에 하나는 어휘 확률을 반영하며, 나머지 둘은 문맥 확률을 반영하고 있다. 실험 결과 제안된 접근 방법이 한국어 어휘 중의성 해소에 적합한 것으로 나타나고 있다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 어두와 어말

3. 단순 모형

4. 단순 모형에 대한 실험

5. 복합 모형

6. 복합 모형에 대한 실험

7. 결론

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