메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
기계번역에서 타동사-목적어 쌍의 정확하고 자연스러운 의미선정은 정확한 번역을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 대량의 말뭉치로부터 추출된 타동사-목적어 쌍으로 학습 예제(training example)를 구축하고, 이 예제와 워드넷(WordNet)의 명사 계층구조를 활용하여 타동사-목적어 쌍의 번역을 선택하였다. 이를 위하여 워드넷 상에서 의미 거리(semantic distance)를 측정하는 방법을 개발하고 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 워드넷과 의미거리

3. k - 최근점 학습(k - nearest neighbor Learning : K - NN)

4. 타동사 - 목적어 번역 선택

5. 실험 및 결과

6. 결론

참고 문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017984522