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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 제30권 제1호(B)
발행연도
2003.4
수록면
522 - 524 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2003

최대 엔트로피 부스팅 모델을 이용한 영어 전치사구 접속과 품사 결정 모호성 해소
박성배 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2003.06 학술저널
최대 엔트로피 부스팅 모델을 이용한 품사 모호성 해소
박성배 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2003.04 학술대회자료

2002

최대 엔트로피 부스팅 모델을 이용한 전치사 접속 모호성 해소
박성배 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2002.10 학술대회자료

초록· 키워드

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품사 결정 문제는 자연언어처리의 가장 기본적인 문제들 중 하나이며, 기계학습의 관점에서 보면 분류 문제(classification problem)로 쉽게 표현된다. 본 논문에서는 품사 결정의 모호성을 해소하기 위해서 최대 엔트로피 부스팅 모델(maximum entropy boosting model)을 이 문제에 적용하 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 최대 엔트로피 부스팅 모델

3. 최대 엔트로피 모델에 의한 품사 결정

4. 실험

5. 결론

감사의 글

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