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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제13권 제7호
발행연도
2008.12
수록면
11 - 18 (8page)

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한국어 형태소 분석은 일반적으로 입력된 문장의 분석 후보를 다수 생성한 후, 그 중 최적의 후보를 선택하는 과정을 거친다. 분석 후보를 많이 생성할수록 올바른 분석이 포함될 가능성이 높아지지만 동시에 모호성이 증가한다는 문제가 생긴다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 단일 후보를 생성하는 규칙 기반 분석 모형을 제안한다. 분석 규칙은 품사 부착 말뭉치를 통해 자동으로 추출되기 때문에 규칙 구축비용을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 분석성공률을 보인다. 분석이 성공한 경우에는 단 하나의 분석 후보만을 생성하기 때문에 최적 후보 선택 단계에서의 모호성이 효과적으로 감소되고, 계산 복잡도 역시 줄어든다. 규칙 모형으로 분석이 실패한 경우를 대비해 기존 확률 기반 모형을 결합함으로써 형태소 분석 성능을 향상시킬 수 있다.
#형태소 분석 #품사 부착 #혼합 모형 #Morphologicai Analysis #Part-of-Speech Tagging #Hybrid Model

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1. [학위논문] - 임희석 / 1993 / 어절의 중의성 유형 분류에 근거한 한국어 형태소 분석기 / 고려대학교 google schola 2. [학술대회논문] - Chanod J. P / 1995 / Tagging French- Comparing a Statistical and a Constraint-based Method / Proc. of the 7th conference of the European chapter of the ACL, Doublin : 149 ~ 156 google schola 3. [학술대회논문] - Hindle D / 1989 / Acquiring Disambiguation Rules from Text / Proc. of 27th Annual Meeting of the ACL : 118 ~ 125 google schola 4. [학술대회논문] - Brill E / 1992 / A Simple Rule-based Part-of-speech Tagger / Proc. of the 3rd Conf. on Applied NLP. Trento Italy : 153 ~ 155 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 박혜준 / 1994 / 말뭉치 품사꼬리달기 시스템 구현 / 한국정보과학회 봄 학술발표논문집 21 (1) : 829 ~ 832 dbpia

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