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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신준철 (울산대학교) 옥철영 (울산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제11호
발행연도
2012.11
수록면
889 - 901 (13page)

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한국어 의미처리시스템은 어절의 형태소를 분석하고, 품사와 동형이의어를 분별해야 한다. 이를 위해 최근의 연구들은 말뭉치를 기계학습하여 품사 및 동형이의어 태깅하는 방법들을 제안하고 있으며, 기계학습에서 자료부족 문제를 해결하는 것에 집중하고 있다. 본 논문에서는 말뭉치를 기계학습하여 품사와 동형이의어를 동시에 태깅하는 방법을 제안한다. 이 방법은 자료부족 문제를 해결하기 위해 단계별 전이모델을 사용하며, 각 전이모델마다 다른 가중치를 적용한다. 또한 부분적으로 전이빈도가 0인 경우를 위해 최소 전이점수를 계산하는 예외 처리 루틴을 포함한다. 실험을 위해 1천만 어절의 세종 말뭉치를 사용하였으며, 이 중 90%를 학습하고 나머지 10%를 테스트하였다. 실험 결과 품사와 동형이의어 둘 다에 대해 96.44%의 태깅 정확률을 보였으며, 품사만을 고려할 경우 98.0%의 태깅 정확률을 보여 본 논문에서 제안하는 단계별 전이모델이 한국어와 같은 교착어의 품사 및 동형이의어 태깅에 적합한 방법임을 알 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 단계별 전이모델
4. 구현 태깅시스템(UTagger)
5. 실험과 결과 분석
6. 결론 및 향후 연구 방안
참고문헌

참고문헌 (23)

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