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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창기 (강원대학교) 최성필 (경기대학교) 정한민 (KISTI)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제41권 제6호
발행연도
2014.6
수록면
433 - 439 (7page)

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자연어처리에서는 띄어쓰기 모듈과 품사 태거 같은 모듈들이 파이프라인 방식으로 연결되어 많이 사용되나, 이 경우 앞 단계의 오류가 뒷 단계에 누적되는 문제가 있다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 문제를 해결하기 위해 사용되는 일반적인 결합 모델을 확장하여, 두 작업이 동시에 태깅된 학습 데이터뿐만 아니라 한 작업만 태깅된 학습데이터도 동시에 학습에 사용할 수 있는 결합 학습 모델을 Latent Structural SVM을 확장하여 제안한다. 실험 결과, 한국어 띄어쓰기와 파이프라인 방식으로 연결된 품사태깅 성능은 96.77%였고, 기존의 한국어 띄어쓰기와 품사 태깅 결합 모델의 품사 태깅 성능이 96.99%였으나, 본 논문에서 제안하는 결합 학습 모델을 이용하여 대용량의 한국어 띄어쓰기 학습데이터를 추가로 학습한 결과 품사 태깅 성능이 97.20%까지 향상 되었다.
#결합 학습 모델 #파이프라인 #품사 태깅 #jointly learning model #latent structural SVM #pipeline #POS tagging

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. Latent Structural SVM을 확장한 결합 학습 모델
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Yanxin Shi / 2007 / A dual-layer CRF based joint decoding method for cascade segmentation and labelling tasks / Proceedings of the IJCAI Conference google schola 2. [학술대회논문] - Hwee Tou Ng / 2004 / Chinese partof-speech tagging: One-at-a-time or all-at-once? Word-based or character-based? / Proceedings of the EMNLP Conference google schola 3. [학술대회논문] - Jenny Rose Finkel / 2009 / Joint parsing and named entity recognition / Proceedings of the NAACL Conference google schola 4. [학술대회논문] - Changki Lee / 2013 / Joint Models for Korean Word Spacing and POS Tagging using Structural SVM / KCC dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - Joachims T / 2009 / Cutting-Plane Training of Structural SVMs / Machine Learning 77 (1) google schola

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