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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 봄 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
1993.4
수록면
805 - 808 (4page)

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자연언어처리 분야에서 구문해석이나 의미해석을 하지 않고 품사의 모호성을 해결하려는 시도가 과거부터 계속되어 왔으며, 특히 자동태깅(Automatic Part of speech tagging)에서는 확률을 이용하여 품사의 모호성을 해결하는 알고리즘들이 개발되었다. Church, Derose 등은 다이나믹 프로그램 기법을 사용하여 모호성 해소 알고리즘의 속도를 빠르게 하였으며, 최근에 Hull은 Hidden Markov Model을 이용한 태깅 방법을 제안하였다. 그러나 이러한 방법들은 한국어의 어절구성에 대한 문제를 고려하지 않고 있으므로 한국어에 그대로 정용할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 모호성 해소 알고리즘을 한국어에 적용하기 위한 방법을 제안하고, Hidden Markov Model을 단순화한 HMM/3라는 모델을 만들어 한국어 문서 태깅 시스템을 구현하였다.

목차

요약

1. 서론

2. 한국어의 어절 특성

3. Hidden Markov Model을 이용한 모호성 해소

4. 시스템 구성

5. 실험 및 평가

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