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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창기 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제40권 제12호
발행연도
2013.12
수록면
826 - 832 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2014

[우수논문] Structural SVM 기반의 한국어 의미역 결정
이창기 ,  임수종 ,  김현기 한국정보과학회 학술발표논문집 2014.06 학술대회자료
사용자가 입력한 띄어쓰기 정보를 이용한 Structural SVM 기반 한국어 띄어쓰기
이창기 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2014.05 학술저널

2013

Structural SVM을 이용한 한국어 띄어쓰기 및 품사 태깅 결합 모델
이창기 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2013.12 학술저널
사용자가 입력한 띄어쓰기 정보를 이용한 Structural SVM 기반 한국어 띄어쓰기
이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2013.11 학술대회자료
Structural SVM을 이용한 한국어 띄어쓰기 및 품사 태깅 결합 모델
이창기 한국정보과학회 학술발표논문집 2013.06 학술대회자료

2012

[우수논문] Structural SVM을 이용한 한국어 자동 띄어쓰기
이창기 ,  김현기 한국정보과학회 학술발표논문집 2012.06 학술대회자료

초록· 키워드

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한국어 띄어쓰기 모듈과 품사 태깅 모듈을 2단계로 연결하는 파이프라인(pipeline) 방식은 앞 단계인 띄어쓰기 모듈의 오류가 뒷단계에 누적이 되는 단점이 있다. 이러한 오류 누적을 없애고 앞 단계인 띄어쓰기 모듈에서 뒷단계의 품사 정보를 사용할 수 있게 하기 위해서, 본 논문에서는 structural SVM을 이용한 한국어 띄어쓰기 및 품사 태깅 결합 모델을 제안한다. 실험결과 띄어쓰기 단일 모델과 품사 태깅 단일 모델을 파이프라인 방식으로 연결할 경우 96.77%의 품사 태깅 성능을 보였으나, 띄어쓰기 및 품사 태깅 결합 모델은 96.99%의 품사 태깅 성능을 보였다.
#띄어쓰기 #품사태깅 #형태소 분석 #결합모델 #word spacing #POS tagging #morpheme analysis #joint model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 한국어 띄어쓰기 및 품사 태깅 결합 모델
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Lee D. / 2007 / Automatic word spacing using probabilistic models based on character n-grams / IEEE Intelligent Systems 22 (1) google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 심광섭 / 2011 / CRF를 이용한 한국어 자동 띄어쓰기 / 인지과학 22 (2) : 217 ~ 233 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - Lee C. / 2013 / Automatic Korean Word Spacing using Pegasos algorithm / Information Processing and Management 49 (1) google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 안광모 / 2009 / 어휘별 중의성 제거 규칙과 통계 정보를 이용한 한국어 품사 태깅 / 한국콘텐츠학회 논문지 9 (2) : 18 ~ 26 dbpia 5. [학술대회논문] - Cho M. / 2004 / Techniques for improving performance of POS tagger based on Maximum Entropy Model / In Proc. of 16th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology google schola

이 논문의 저자 정보

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최성자 ,  강미영 ,  허희근 외 1명 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 2003 .10

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