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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제38권 제4호
- 발행연도
- 2011.4
- 수록면
- 207 - 213 (7page)
이용수
초록· 키워드
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본 논문은 의존 구조 분석기 통합을 위해 입력 문장의 특성을 활용하는 분배기를 제안한다. 본 모델은 구성 의존 구조 분석기 중에서 입력 문장을 가장 잘 분석할 수 있는 의존 구조 분석기를 선택하고, 선택된 의존 구조 분석기의 결과를 최종 결과로 사용한다. 이 모델을 구현하는 구체적인 방법으로 문장 수준 분배기와 단어 수준 분배기를 제안한다. 6개 언어에 대해서 제안 방법의 성능을 측정했다. 문장 수준 분배기는 MALT에 비해서 평균 2.03%, MST에 비해서 평균 0.59%의 성능 향상이 있었다. 단어 수준 분배기는 MALT에 비해서 평균 1.98%, MST에 비해서 평균 0.54%의 성능 향상이 있었다. 추가로, 본 방법론은 구성 의존 구조 분석기의 수의 관계없이 한번만 파싱을 하기 때문에 기존의 통합 방법론들에 비해서 속도상 강점을 가진다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 문장 분배하기
4. 실험
5. 토론
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - R. McDonald / 2007 / Characterizing the errors of data driven dependency parsing models / Proc. of EMNLP-CoNLL : 122 ~ 131
2. [학술대회논문] - H. Yamads / 2003 / Statistical dependency analysis with support vector machines / Proc. of IWPT : 195 ~ 206
3. [학술대회논문] - J. Nivre / 2004 / Memory-based dependency parsing / Proc. of CoNLL : 49 ~ 56
4. [학술대회논문] - J. M. Eisner / 1996 / Three new probabilistic models for dependency parsing: an exploration / Proc. of COLING : 340 ~ 345
5. [학술대회논문] - R. McDonald / 2005 / Online large-margin training of dependency parsers / Proc. of ACL : 91 ~ 98
2. [학술대회논문] - H. Yamads / 2003 / Statistical dependency analysis with support vector machines / Proc. of IWPT : 195 ~ 206
3. [학술대회논문] - J. Nivre / 2004 / Memory-based dependency parsing / Proc. of CoNLL : 49 ~ 56
4. [학술대회논문] - J. M. Eisner / 1996 / Three new probabilistic models for dependency parsing: an exploration / Proc. of COLING : 340 ~ 345
5. [학술대회논문] - R. McDonald / 2005 / Online large-margin training of dependency parsers / Proc. of ACL : 91 ~ 98
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