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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 봄 학술발표논문집 제23권 제1호(A)
발행연도
1996.4
수록면
961 - 964 (4page)

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본 논문에서는 대량의 말뭉치로부터 얻은 통계값을 이용하여 한국어 단어를 자동으로 분류해 보고자 한다. 이러한 자동 분류를 통해서 기존의 우리가 사용하고 있는 품사 체계와의 비교를 수행하고, 이를 통해서 한국어 품사 분류 체계의 문제점을 고찰할 수 있다. 약, 1,760,000개의 형태소로 구성된 말뭉치로부터 얻은 확률 분포값을 이용하여 1,000개의 단어를 자동 분류한 결과, 기존의 품사 체계에 대해 88.87%의 정확률을 얻을 수 있었다. 또한, 기존의 자연어 처리에서 사용되고 있는 품사 체계에 대한 검증을 수행할 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 단어 자동 분류

3. 실험 및 성능 평가

4. 기존 품사 분류 체계와의 비교

5. 결론

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