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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 가을 학술발표논문집 제23권 제2호(A)
발행연도
1996.10
수록면
545 - 548 (4page)

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일반적으로 품사태깅을 위한 은닉마르코프 모델(HMM)의 문제점 중 하나는 모델 내에 어휘정보를 부가하기 어렵다는 것이다. 본 논문은 이와 같은 문제를 개선하기 위해서 어휘정보 중 하나인 다중단어(multi-words)의 개념을 HMM 내에 부가하는 방법과 다중단어의 자동추출 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용되는 다중단어는 기본 모델인 HMM에서 오류를 자주 범하는 단어의 쌍을 말한다. 본 논문은 KAIST 말뭉치에 대해서 실험을 수행하였다. 제안된 방법은 HMM에 비해 약 12.78%의 오류를 감소할 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 품사태깅을 위한 은닉마르코프 모델

3. 다중단어에 기반한 품사태깅

4. 다중단어의 추출 방법

5. 예비실험 및 평가

6. 결론 및 앞으로의 방향

참고 문헌

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