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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제5호
발행연도
2005.5
수록면
385 - 395 (11page)

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긴 문장 분석은 높은 분석 복잡도로 인해 기계 번역에서 매우 어려운 문제이다. 구문 분석의 복잡도를 줄이기 위하여 문장 분할 방법이 제안되었으며 본 논문에서는 문장 분할의 적용률과 정확도를 높이기 위한 최대 엔트로피 확률 모델 기반의 문장 분할 방법을 제시한다. 분할 위치의 어휘 문맥적 특징을 추출하여 후보 분할 위치를 선정하는 규칙을 학습을 통해 자동적으로 획득하고 각 후보 분할 위치에분할 확률 값을 제공하는 확률 모델을 생성한다. 어휘 문맥은 문장 분할 위치가 표시된 말뭉치로부터 추출되며 최대 엔트로피 원리에 기반하여 확률 모델에 결합된다. Wall Street Journal의 문장을 추출하여 학습 데이타를 생성하는 말뭉치를 구축하고 네 개의 서로 다른 영역으로부터 문장을 추출하여 문장 분할 실험을 하였다. 실험을 통해 약 88%의 문장 분할의 정확도와 약 98%의 적용률을 보였다. 또한 문장 분할이 효율적인 파싱에 기여하는 정도를 측정하여 분석 시간 면에서 약 4.8배, 공간 면에서 약 3.6배의 분석효율이 향상되었음을 확인하였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 최대 엔트로피 모델링

3. 어휘 문맥과 후보 분할 위치 선정

4. 최대 엔트로피 문장 분할 모델의 생성

5. 분할 위치 결정

6. 실험 결과

7. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (17)

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[학술지(정기간행물)] - Lafferty / 1997 / In Second Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing google schola [학술지(정기간행물)] - A. Ratnaparkhi / 1996 / A Maximum Entropy Part of Speech Tagger editors google schola [학술지(정기간행물)] - David D / 1997 / Adaptive Multilingual Sentence Boundary Disambiguation : 241 ~ 265 google schola [학술지(정기간행물)] - Reynar / 1997 / A Maximum Entropy Approach to Identifying Sentence Boundaries In Proceedings of the Fifth Conference on Applied Natural Language Processing : 16 ~ 19 google schola [학술지(정기간행물)] - Eric S. Ristad / madrid. / Maximum Entropy Modeling for Natural Language 1997 google schola

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