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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이선정 한상영 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제21권 제2호
발행연도
1994.1
수록면
350 - 359 (10page)

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본 논문에서는 일반적인 한국어 텍스트 문장에서의 단어범주 애매성문제를 신경망을 이용하여 해결하고자 하였다. 먼저 한국어 단어를 33개의 단어범주로 분류하여 단어범주 애매성 문제를 고려하였다. 또한 본 논문에서는 단어범주 애매성해소율의 향상을 위하여 기존의 Benello 신경망을 신경망의 일종인 NETgram과 결합시킨 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 단어범주의 값이 0, 1로 표현되는 Benello 신경망의 입력단을 후속단어의 예측결과가 범주예측 확률로 주어지는 NETgram의 출력으로 대체시키는 것이다.
실제로 한국어 국민학교 교과서를 대상으로 데이타베이스를 구축하여 실험하였다. 총 단어 수는 6, 271개이며, 훈련용 데이타로 713개 문장과 시험용 데이타로 79개 문장을 사용하여 실험한 결과, 기존의 방식으로는 애매성해소율이 92.l3%였으나 제안된 방식에서는 94.38%를 차지하여 애매성해소의 에러율이 28.59% 감소되었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 한국어단어범주 분류 및 단어범주 애매성 문제

3. 단어범주 애매성해소를 위한 신경망

4. 제안된 신경망

5. 실험 및 결과분석

6. 결론

참고문헌

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