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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제33권 제11호
발행연도
2006.11
수록면
965 - 978 (14page)

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본 논문에서는 형태소 unigram과 한국어 어절을 형성하는 형태소 범주 패턴에 기반하여 어절을 인식하는 한국어 띄어쓰기 시스템을 구현하였다. 기존에 많이 연구된 통계 정보를 이용한 띄어쓰기 모델은 비교적 짧은 시간에 쉽게 구현할 수 있는 장점이 있지만, 한국어의 형태?유형론적 특성 때문에 발생하는 (ㄱ) 자료부족 문제와 (ㄴ) 메모리 크기 문제에 효과적으로 대처하지 못한다. 본 논문은 이 두 문제를 동시에 해결하기 위해 어절을 구성하고 있는 개별 형태소의 통계 정보와 그 형태소의 범주의 통계 정보를 기반으로 하여 띄어쓰기 후보 어절들을 추천한다. 임의의 후보 어절이 최종의 띄어쓰기 단위인 어절이 될 수 있는 확률은 (ㄱ) 해당 후보 어절 내의 각 형태소 확률과 (ㄴ) 해당 후보 어절을 구성하기 위해 그 형태소의 범주가 다른 형태소 범주와 함께 형성하는 패턴 내에서 차지하는 ‘범주가중치’를 고려하여 구한다. 해당 ‘범주가중치’는 (ㄱ) 말뭉치로부터 실제로 관찰된 어절의 확률과 (ㄴ) 후보 어절 내의 개별 형태소의 확률과 (ㄷ) 그 범주 가중치에 의해 추정된 어절 확률 사이의 평균 에러(error mean)가 최저가 되는 방향으로 학습하여 얻어진다.
#한국어 자동 띄어쓰기 #어절 unigram #형태소 unigram #음절 bigram #형태소 범주 패턴 #통계 정보 #Korean word-spacing #word-unigram #morpheme-unigram #category pattern #stochastic information

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 통계적 단어 unigram모델의 성능 향상
4. 어절 내 형태소 범주 패턴 기반 띄어쓰기 모델의 구현
5. 파라메터 학습
6. 성능평가
7. 결론 및 향후 과제
참고문헌

참고문헌 (12)

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1. [학술지(정기간행물)] - 강승식 / 2001. / 음절 bigram를 이용한 띄어쓰기 오류의 자동 교정 8 (2) : 83 ~ 90 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 신호철 / 2000. / 형태소 분석기를 이용한 자동 띄어쓰기 시스템 구축에 대한 연구 12 : 167 ~ 186 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 심광섭 / 1996. / 음절간 상호 정보를 이용한 한국어 자동. 띄어쓰기 23 (9) : 991 ~ 1000 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 심철민 / 1996. / 연어 정보에 기반한 한국어 철자 검사와 교정기의 구현 23 (8) : 776 ~ 785 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 이도길 / 2003. / 한글 문장의 자동 띄어쓰기를 위한 두 가지 통계적 모델 30 (4) : 358 ~ 370 dbpia

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