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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제3호
발행연도
2004.3
수록면
369 - 378 (10page)

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한국어나 일본어와 같이 부분 어순 자유 언어에서는 규칙 기반 방법이 구 단위화에 있어서 매우 유용한 방법이며, 실제로 잘 발달된 조사와 어미를 활용하면 소수의 규칙만으로도 여러 가지 기계학습 기법들만큼 높은 성능을 보일 수 있다. 하지만, 이 방법은 규칙의 예외를 처리할 수 있는 방법이 없다는 단점이 있다. 예외 처리는 자연언어처리에서 매우 중요한 문제이며, 기억 기반 학습이 이 문제를 효과적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는, 한국어 단위화를 위해서 규칙 기반 방법과 기억 기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 우선 규칙에 기초하고, 규칙으로 추정한 단위를 기억 기반 학습으로 검증한다. STEP 2000 말뭉치에 대한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 규칙이나 여러 기계학습 기법을 단독으로 사용하였을 때보다 높은 성능을 보였다. 규칙과 구 단위화에 가장 좋은 성능을 보인 Support Vector Machines의 F-score가 각각 91.87과 92.54인데 비하여, 본 논문에서 제시된 방법의 최종 F-score 는 94.19이다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 문제 정의

4. 한국어 단위화

5. 실험

6. 결론

참고문헌

저자소개

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