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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성동 (한성대학교) 박성훈 (모비젠 R&D 연구소)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제15권 제3호
발행연도
2009.9
수록면
53 - 65 (13page)

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영한 기계번역에서 영어 단어의 품사결정은 번역할 문장에 사용된 어휘의 품사 모호성을 해소하기 위해 필요하다. 어휘의 품사 모호성은 구문 분석을 복잡하게 하고 정확한 번역을 생성하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 어휘 분석 이후 구문 분석 이전에 품사 모호성을 해소하려 하였으며 품사 모호성을 해소하기 위한 CatAmRes 모델을 제안하고 다른 품사태깅 방법과 성능 비교를 하였다. CatAmRes는 Penn Treebank 말뭉치를 이용하여 Bayesian Network를 학습하여 얻은 확률 분포와 말뭉치에서 나타나는 통계 정보를 이용하여 영어 단어의 품사를 결정을 한다. 본 논문에서 제안한 영어 품사결정 모델 CatAmRes는 결정할 품사의 적정도 값을 계산하는 Calculator와 계산된 적정도 값에 근거하여 품사를 결정하는 POSDeterminer로 구성된다. 실험에서는 CatAmRes의 동작과 성능을 테스트 하기 위해 WSJ, Brown, IBM 영역의 말뭉치에서 추출한 테스트 데이터를 이용하여 품사결정의 정확도를 평가하였다.
#Machine Translation #Part-Of-Speech Determination #Part-Of-Speech Tagging #Machine Learning #Statistical Methods

목차

1. 서론
2. 관련 연구 및 기계번역의 문제점
3. CatAmRes：품사 모호성 해소를 위한 품사결정 모델
4. 실험
5. 결론
참고문헌
Abstract
저자소개

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [단행본] - 김영택 / 2001 / 자연 언어 처리 / 생능출판사 google schola 3. [학위논문] - 박상규 / 1984 / 기계 번역을 위한 한국어 품사의 자동분류 방법 / 석사 / 한국과학기술원 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 박성배 / 2003 / 최대 엔트로피 부스팅 모델을이용한 품사 모호성 해소 / 한국정보과학회2003년도 봄 학술발표논문집 30 (1) : 522 ~ 524 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 심광섭 / 1994 / 기계 번역 시스템 / 한국정보과학회 정보과학회지 12 (8) : 17 ~ 23 dbpia 6. [학술지(정기간행물)] - 이성욱 / 1990 / 영한 기계번역 품사 집합과 펜트리뱅크 코퍼스 품사 집합간의 품사 대응 / 한국정보과학회 1999년도 가을 학술 발표논문집 26 (2) : 184 ~ 186 google schola

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