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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Electrical Engineering and Information Science Journal of Electrical Engineering and Information Science Vol.2 No.6
- 발행연도
- 1997.10
- 수록면
- 7 - 13 (7page)
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Morphological Analysis of Korean has known to be a very complicated problem. Especially. the degree of part-of-speech(POS) ambiguity is much higher than English. Many researchers have tried to use a hidden Markov model(HMM) to solve the POS tagging problem and showed arround 95% correctness ratio. However, the lack of lexical information involves a hidden Markov model for POS tagging in lots of difficulties in improving the performance. To alleviate the burden, this paper proposes a method for combining multiword units, which are types of lexical information, into a hidden Markov model for POS tagging. This paper also proposes a method for extracting multiword units from POS tagged corpus In this paper, a multiword unit is defined as a unit which consists of more than one word. We found that these multiword units are the major source of POS tagging errors. Our experiment shows that the error reduction rate of the proposed method is about 13%.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background
Ⅲ. Combination of Multiwords and HMM
Ⅳ. Experiments and Evaluation
Ⅴ. Discussions
Ⅵ. Concluding Remarks
Acknowledgement
References
Appendix
저자소개
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