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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 제8호
- 발행연도
- 2011.8
- 수록면
- 452 - 456 (5page)
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영한 기계번역 시스템을 개발하기 위해서는 다양한 모호성 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 그 중 단어의 품사모호성을 해결하기 위한 품사결정 방법을 연구하였다. 품사결정은 단어가 가지는 후보 품사 중 하나의 품사를 결정하는 것인데, 이를 통해 구문분석의 복잡도를 줄여 번역 속도의 개선과 구문분석의 정확성 향상을 도모한다. 품사모호성 해소를 위한 품사태깅 및 품사결정은 주어진 단어에 단 하나의 품사태그 또는 품사를 할당하는데, 문장을 구성하는 단어의 품사결정이 하나라도 잘못되는 경우에는 해당 문장을 정확하게 번역할 수 없다. 본 논문에서는 품사결정이 어려운 단어들에 대해서는 복수의 품사를 할당하여 품사결정의 정확성을 개선하기 위한 방법을 연구하였다. 즉, 기존의 확률적 품사결정 모델을 영한 기계번역 시스템에서 적용할 수 있도록 하는 품사결정 모델의 확장 방안을 제안하였으며, 실험을 통해 실용성을 제시하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 확률적 품사결정 모델
3. 품사결정 모델의 확장
4. 실험
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
1. [보고서] - B. B. Greene / 1971 / Automatic grammatical tagging of English
2. [기타자료] - Eric Brill / 1992 / A Simple Rule-Based Part of Speech Tagger / Proceedings of the Applied natural language Processing : 152 ~ 155
3. [학술지(정기간행물)] - J. Jupiec / 1992 / Robust part-of-speech tagging using a hidden markov model / Computer Speech and Language 6 : 225 ~ 242
4. [학술지(정기간행물)] - B. Merialdo / 1994 / Tagging English text with a probabilistic model / Computational Linguistics 20 (2) : 155 ~ 172
5. [학술대회논문] - Yoshimasa Tsuruoka / 2005 / Bidirectional Inference with the Easiest-First Strategy for Tagging Sequence Data / Proc. of Human Language Translation and Empirical Method in Natural Language Processing : 467 ~ 474
2. [기타자료] - Eric Brill / 1992 / A Simple Rule-Based Part of Speech Tagger / Proceedings of the Applied natural language Processing : 152 ~ 155
3. [학술지(정기간행물)] - J. Jupiec / 1992 / Robust part-of-speech tagging using a hidden markov model / Computer Speech and Language 6 : 225 ~ 242
4. [학술지(정기간행물)] - B. Merialdo / 1994 / Tagging English text with a probabilistic model / Computational Linguistics 20 (2) : 155 ~ 172
5. [학술대회논문] - Yoshimasa Tsuruoka / 2005 / Bidirectional Inference with the Easiest-First Strategy for Tagging Sequence Data / Proc. of Human Language Translation and Empirical Method in Natural Language Processing : 467 ~ 474
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