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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1995년도 가을 학술발표논문집 제22권 제2호(A)
발행연도
1995.10
수록면
627 - 630 (4page)

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확률적인 품사태깅 방법에서 학습 말뭉치의 크기가 충분하더라도 약 5%의 오류는 여전히 존재한다. 이들을 분석해보면, 많은 오류가 서로 자주 틀리는 품사들끼리 대칭적으로 발생된다. 본 논문은 이와 같은 문제를 완화시키기 위해서 품사태깅에서의 분별학습 방법을 제안한다. 분별 학습은 학습 말뭉치가 충분히 클 때 적절한 방법이며, 약 800,000 단어의 학습 말뭉치에서 약 15.55%의 오류를 감소시킬 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구 및 동기

3. 품사태깅에서의 분별학습

4. 예비실험

5. 결론 및 앞으로의 연구 방향

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