메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이정훈 (부산대학교) 김민호 (부산대학교) 권혁철 (부산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.2
발행연도
2020.2
수록면
147 - 154 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.2.147

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 임베딩(embedding) 기법들을 이용하여 문맥의존 철자오류 교정에 적용하고 각 기법의 성능을 비교한다. 임베딩 학습을 통해 얻은 단어의 벡터를 사용하여 교정 대상 단어와 주변 문맥단어 간의 거리(distance)를 비교하여 교정한다. 논문에서는 학습 말뭉치(corpus)에 포함되어 있지 않은 단어(out of vocabulary)의 처리와 교정 단어의 주변 문맥 정보를 잘 반영하여 교정 성능을 높이려 한다. 교정에 사용하는 임베딩 기법의 종류는 단어 기반의 임베딩(word embeding)과 문맥정보를 반영하는 임베딩(contextual embedding)으로 나뉜다. 본 논문에서는 앞서 제시한 두 가지 향상 목표를 초점으로 임베딩 기법을 적용하여 교정실험을 하였으며, 신용 있는 교정 성능을 얻을 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 임베딩을 이용한 문맥의존 철자오류 교정
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0