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한국정보과학회 언어공학연구회 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
발행연도
2007.10
수록면
134 - 139 (6page)

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품사 태깅 시스템에서 규칙 정보와 통계 정보는 상호보완적으로 사용되어 품사 태깅의 성능을 향상시킨다. 하지만, 두 가지 정보로는 품사 태깅의 성능을 향상시키기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 어절별 중의성 해소 정보를 이용하여 품사 태깅 시스템의 정확률을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다. 통계 정보는 21세기 세종계획의 천만 어절 균형 말뭉치와 태그 부착 말뭉치에서 추출한 trigram 형태의 중의성 어절 및 품사 태그열 출현 빈도 정보를 이용하여 구축하였고, 규칙 정보는 보조용언, 숙어, 관용적 표현 등을 이용하여 구축하였다. 어절별 중의성 해소 정보는 세종 천만 어절 균형 말뭉치의 중의성 어절에서 고빈도 상위 50%에 해당하는 어절을 대상으로 해당 어절의 의미정보와 문맥정보를 고려하여 구축되었고, 이것은 통계 정보를 이용한 품사 태깅 전에 적용되어 분석 후보를 줄여준다. 또한, 학습을 통하여 어절별 중의성 해소 정보를 수정 및 보강하여 잘못된 품사 태깅 결과를 보정해준다. 이와 같이 통계 정보와 규칙 정보를 이용한 품사 태깅 시스템에 고빈도 중의성 어절에 대한 어절별 중의성 해소 정보를 이용함으로써 품사 태깅의 성능을 향상시킬 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 규칙 정보 및 통계 정보의 구축
3. 어절별 중의성 해소 정보
4. 품사 태깅의 성능 향상
5. 실험 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
7. 참고문헌
부록. CBKMA V3.1의 품사 태그 집합

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