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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1994.3
- 수록면
- 471 - 480 (10page)
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본 논문에서는 일반적인 한국어 텍스트 문장에서 단어범주를 예측하기 위하여 HMM(Hidden Markov Model)과 신경망을 결합한 모델을 제안하였다.
한국어의 단어범주를 품사와 조사의 격 및 형에 따라 33개로 분류하였으며, 분류된 단어범주를 이용하여 국민학교 교과서를 대상으로 텍스트 데이타베이스를 구성하였다. 기존의 단어범주예측을 위해 제안된 NETgram은 동적, 정적 특징을 모두 신경망으로 표현하지만 본 논문에서는 시간에 따른 동적 변화를 잘 표현해주는 HMM을 신경망과 결합하는 방법을 제안하였다. 임의의 한국어 텍스트 문장으로 실험한 결과 4-gram 예측에서 종료상태가 고정되지 않고 6개의 관찰확률을 가지며 입력관찰열을 2번 순환반복으로 훈련시킨 HMM 모델과 신경망을 결합한 모델이 가장 우수하여 단어범주예측률이 20.22%를 차지하였다. 이것은 기존의 NETgram을 이용한 방식에 비하여 2.14% 향상된 것이다.
한국어의 단어범주를 품사와 조사의 격 및 형에 따라 33개로 분류하였으며, 분류된 단어범주를 이용하여 국민학교 교과서를 대상으로 텍스트 데이타베이스를 구성하였다. 기존의 단어범주예측을 위해 제안된 NETgram은 동적, 정적 특징을 모두 신경망으로 표현하지만 본 논문에서는 시간에 따른 동적 변화를 잘 표현해주는 HMM을 신경망과 결합하는 방법을 제안하였다. 임의의 한국어 텍스트 문장으로 실험한 결과 4-gram 예측에서 종료상태가 고정되지 않고 6개의 관찰확률을 가지며 입력관찰열을 2번 순환반복으로 훈련시킨 HMM 모델과 신경망을 결합한 모델이 가장 우수하여 단어범주예측률이 20.22%를 차지하였다. 이것은 기존의 NETgram을 이용한 방식에 비하여 2.14% 향상된 것이다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. HMM
3. 한국단어범주 분류 및 데이타베이스 구성
4. 기존의 방식을 이용한 한국어 단어범주예측
5. 제안된 HMM과 신경망의 결합모델
6. 결합 모델의 실험과정
7. 실험결과 분석
8. 결론
참고문헌
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