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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 제40권 제5호
- 발행연도
- 2013.5
- 수록면
- 241 - 247 (7page)
이용수
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베이지안 필터링은 관측데이터와 연관된 확률을 이용하여 관찰된 데이터를 설명할 수 있는 은닉 변수를 설정하여 마코프 연쇄를 따르는 은닉 변수의 값을 추정하는 모델로 칼만 필터나 파티클 필터등의 방법이 대표적이다. 본 논문에서는 대담 형식으로 구성된 데이터를 임의보행 확률과정을 따르는 시계열 데이터로 간주하고, 이야기 흐름의 전환이 마코프 연쇄에 의해 결정된다고 가정하여 베이지안 필터링기법을 이용한 대화 분석 기법을 제시하였다. 제안한 방법론은 n-gram 언어모델과 베이지안 필터링 기법을 결합하여 말뭉치로부터 n-gram 언어모델을 구축하여 이를 초기 분포로 이용하고, 이를 파티클로 이용하여 이야기 흐름의 전환을 예측하게 된다. 일반적으로 언어 데이터는 그 특성상 베이지안 필터링 기법의 폭넓은 적용이 어려운데 본 논문에서 제시한 n-gram 언어모델과 베이지안 필터링 기법을 결합을 통해서 언어처리에 있어서 베이지안 필터링 기법의 보다 넓은 적용이 가능할 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. n-gram을 이용한 베이지안 필터링
3. 하이퍼그래프 언어모델
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 토의
참고문헌
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
1. [기타자료] - P. Graham / 2003 / Better Bayesian Filtering
2. [학술지(정기간행물)] - S. Goldwater. / 2009 / A Bayesian framework for word segmentation : Exploring the effects of context / Cognition 112 (1) : 21 ~ 54
3. [학술지(정기간행물)] - H. H. Bui. / 2002 / Policy Recognition in the Abstract Hidden Markov Model / Journal of Artificial Intelligence
4. [학술지(정기간행물)] - Y. Ephraim. / 2005 / Revisiting Autoregressive Hidden Markov Modeling of Speech Signals / IEEE Signal Processing Letters
5. [학술대회논문] - F. Song. / 1999 / A general language model for information retrieval / Proceedings of the eighth international conference on Information and knowledge management : 316 ~ 321
2. [학술지(정기간행물)] - S. Goldwater. / 2009 / A Bayesian framework for word segmentation : Exploring the effects of context / Cognition 112 (1) : 21 ~ 54
3. [학술지(정기간행물)] - H. H. Bui. / 2002 / Policy Recognition in the Abstract Hidden Markov Model / Journal of Artificial Intelligence
4. [학술지(정기간행물)] - Y. Ephraim. / 2005 / Revisiting Autoregressive Hidden Markov Modeling of Speech Signals / IEEE Signal Processing Letters
5. [학술대회논문] - F. Song. / 1999 / A general language model for information retrieval / Proceedings of the eighth international conference on Information and knowledge management : 316 ~ 321
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