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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창기 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제20권 제5호
발행연도
2014.5
수록면
301 - 305 (5page)

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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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대부분의 통계기반 한국어 띄어쓰기 연구들은 사용자가 입력한 띄어쓰기 정보를 사용하지 않고 있으며, 이러한 이유로 사용자가 올바르게 입력한 문장을 띄어쓰기 프로그램이 틀리게 수정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 사용자가 입력한 띄어쓰기 정보를 이용한 structural SVM 기반의 한국어 띄어쓰기 방법을 제안한다. 실험 결과, 띄어쓰기 오류가 10% 정도 있는 문장들에 대해서 structural SVM 기반 기본 모델은 어절 단위 정확도가 95.47%이였으나, 본 논문에서 제안하는 모델은 어절 단위 정확도가 98.39%까지 향상되었으며, 입력 문장이 정확할 수록 더욱 높은 성능을 보였다.
#사용자 입력 띄어쓰기 정보 #한국어 띄어쓰기 #Structural SVM #KKT condition #information of input sentence #Korean word spacing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 사용자 입력 정보를 이용한 Structural SVM 기반의 한국어 자동 띄어쓰기
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
Lee, C. / 2012 / Automatic Korean Word Spacing using Structural SVM / Proc. of Korea Computer Congress 2012 google schola Lee, D. / 2007 / Automatic word spacing using probabilistic models based on character n-grams / IEEE INTELLIGENT SYSTEMS 22(1):28~35 google schola 심광섭 / 2011 / CRF를 이용한 한국어 자동 띄어쓰기 / 인지과학 22(2):217~233 dbpia Lee, C. / 2013 / Automatic Korean Word Spacing using Pegasos algorithm / Information Processing and Management 49(1) google schola Lee, S. / 2007 / A new approach for Korean word spacing incorporating confidence value of user’s input / Proc. of the Sixth International Conference on Advanced Language Processing and Web Information Technology (ALPIT 2007) google schola

이 논문의 저자 정보

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