2단계 규칙을 이용한 해체된 한글 음절의 결합

이주호; 김학수

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이주호 김학수

저널정보: 한국인지과학회 인지과학 인지과학 제19권 제3호

발행연도: 2008.9

수록면: 283 - 295 (13page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

SMS나 메신저의 사용이 증가함에 따라 의도적으로 음절을 해체한 새로운 형태의 문장들이 젊은이들 사이에서 습관적으로 사용되고 있다. 이러한 상황에서 자연어 인터페이스 시스템을 개발하기 위해서는 해체된 한글 음절을 결합하여 올바른 문장을 만들어 주는 기술이 먼저 개발되어야 한다. 본 논문에서는 해체된 음절을 2단계 규칙을 이용하여 결합해주는 방법을 제안한다. 1단계에서는 수동으로 작성한 휴리스틱을 이용하여 단순하게 초성, 중성, 종성으로만 해체된 음절을 결합한다. 그리고 2단계에서는 매핑 테이블과 변환기반 학습을 이용하여 복자음까지 해체된 음절을 결합한다. 실험 결과, 제안한 방법은 단순 해체 음절의 결합과 복자음 해체 음절의 결합에서 각각 100%와 99.98%라는 매우 높은 정확률을 보였다.

#한글 음절 해체 #한글 자소 결합 #변환기반 학습 #Disjointing Korean syllables #assembling Korean syllables #transformation-based learning

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

1. [기타자료] - Black, W. J / 2002 / Language-independent named entity classification by modified transformation-based learning and by decision tree reduction, Proceedings of CoNLL'2002

2. [학술지(정기간행물)] - Brill, E / 1995 / Transformation-based error-driven learning and natural language processing: A case study in part of speech tagging / Computational Linguistics 21 (4) : 543 ~ 565

3. [기타자료] - Brill, E / 1994 / A rule-based approach to prepositional phrase attachment disambiguation, Proceedings of COLING'94

4. [기타자료] - Kashyap, R. L / 1984 / Spelling correction using probabilistic methods, Pattern Recognition Letters

5. [기타자료] - Li, M. / 2006 / Exploring distributional similarity based models for query spelling correction, Proceedings of ACL 2006

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이주호

소속기관 부경대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 TOP 10% 공학 > 컴퓨터학

논문수 52 이용수 4,292

김학수

소속기관 건국대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 1% 의약학 > 수의학

논문수 157 이용수 20,648

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (9)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)