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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제38권 제4호
- 발행연도
- 2011.4
- 수록면
- 214 - 223 (10page)
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본 논문에서는 자질(feature)의 가중치를 학습하여 이용하는 기계학습 기반 한국어 의존 파싱의 한 기법을 소개한다. 시스템의 자질 집합은 모든 가능한 의존관계에 대하여 일정한 수의 자질들을 생성하여 구축한다. 자질마다 가중치에 의하여 그 중요도를 나타낸다. 자질 가중치 값은 의존관계가 부착된 학습 코퍼스(corpus)를 이용하여 학습한다. 이를 위해 세종 구구조 부착 코퍼스와 ETRI 의존구조 부착 코퍼스를 이용하였다. 우리가 채택한 학습 기법은 온라인(online) 학습알고리즘이다. 이것은 최대-마진(max-margin) 개념에 기반한 MIRA 학습 알고리즘에서 소개한 것과 유사한 기술을 사용한다. 실험 결과 우리 파싱 시스템의 성능은 세종 코퍼스에 의하여 개발하는 경우 의존관계 정확도 88.15%, ETRI 코퍼스를 이용하여 개발하는 경우 의존관계 정확도 88.06%인 것으로 측정되었다. 이는 우리의 기법으로 높은 성능의 한국어 의존 파싱 시스템의 개발이 가능함을 나타낸다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 자질
4. 자질 가중치의 학습
5. 파싱 알고리즘
6. 실험 및 결과
7. 결론
참고문헌
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - K. J. Lee / 1996 / Probabilistic parsing with Korean phrase structure grammar / Proc. Korean Information Science Society 23 (2) : 557 ~ 560
2. [학술대회논문] - M. Collins / 1996 / A new statistical parser based on bigram lexical dependencies / Proc. ACL'96 : 184 ~ 191
3. [학술지(정기간행물)] - A. Ratnaparkhi / 1999 / Learning to parse natural language with maximum entropy models / Machine Learning 34 : 151 ~ 175
4. [학술대회논문] - H. Yamada / 2003 / Statistical dependency analysis with support vector machines / In Proceedings of International Workshop on Parsing Technologies
5. [학술대회논문] - M. Collins / 2000 / Discriminative re-ranking for natural language parsing / Proc. of International Conference on Machine Learning
2. [학술대회논문] - M. Collins / 1996 / A new statistical parser based on bigram lexical dependencies / Proc. ACL'96 : 184 ~ 191
3. [학술지(정기간행물)] - A. Ratnaparkhi / 1999 / Learning to parse natural language with maximum entropy models / Machine Learning 34 : 151 ~ 175
4. [학술대회논문] - H. Yamada / 2003 / Statistical dependency analysis with support vector machines / In Proceedings of International Workshop on Parsing Technologies
5. [학술대회논문] - M. Collins / 2000 / Discriminative re-ranking for natural language parsing / Proc. of International Conference on Machine Learning
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