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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 봄 학술발표논문집 제23권 제1호(A)
발행연도
1996.4
수록면
919 - 922 (4page)

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일반적으로 널리 사용되고 있는 확률적인 품사태깅 방법은 학습말뭉치의 크기가 충분하더라도 약 5%의 오류를 여전히 가지고 있다. 이들 오류를 분석해보면 많은 오류들은 언어적인 제약조건인 어휘정보의 부족에서 발생됨을 알 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 완화시키기 위해서 확률적인 품사태깅 방법과 규칙에 의함 품사태깅 방법의 결합 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용되는 규칙에 의한 품사태깅 방법의 목적은 확률적인 품사태깅 방법에서 자주 발생되는 오류를 수정한다. 본 논문에서는 이와 같은 오류의 수정으로 전체적인 품사태깅의 성능향상을 꾀하고자 한다. 본 논문은 Penn Treebank에 대해서 실험을 수행하였다. 제안된 방법은 확률적인 품사태깅 방법만을 사용한 것에 비해 약 12.89%의 오류 감소를 보였으며, Brill에 의해서 제안된 방법보다 약 17.77%의 오류 감소를 나타냈다.

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구 및 동기

3. 확률적 품사태깅에서 언어적 제약조건의 부여

4. 예비 실험 및 토의

5. 결론 및 앞으로의 연구 방향

참고문헌

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