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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박태호 (창원대학교) 차정원 (창원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.6
발행연도
2016.6
수록면
636 - 644 (9page)

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자연어처리에서 기계학습을 위한 학습 말뭉치는 매우 중요하다. 정제된 대량의 말뭉치는 자연어처리 시스템에 직접 영향을 준다. 본 논문에서는 대량의 말뭉치 오류를 자동으로 수정하는 새로운 방법을 제안한다. 오류 말뭉치와 정답 말뭉치에서 사람이 태깅한 문서의 특성을 반영한 수정 규칙을 자동으로 생성하였다. 수정 규칙은 RDR(Ripple-Down Rules)를 사용하여 표현하였다. 수정 방법의 가치를 보이기 위해 품사 부착 말뭉치와 개체명 부착 말뭉치에 대해서 실험하였으며 두 분야에서 유의미한 결과를 보였다. 이 방법은 대량의 말뭉치를 제작할 때 오류를 최소화하는 방법으로 사용이 가능하다.
#형태 분석 말뭉치 #오류 수정 #커널 RDR #자연어처리 #morphological annotation corpora #error correction #kernel RDR #natural language processing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안방법
3. 실험 및 토의
4. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 홍진표 / 2013 / 품사 태거와 빈도 정보를 활용한 세종 형태 분석 말뭉치 오류 수정 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 40 (7) : 417 ~ 428 dbpia [학술지(정기간행물)] - 최명길 / 2013 / 한국어 품사 부착 말뭉치의 오류 검출 및 수정 / 한국마린엔지니어링학회지 37 (2) : 227 ~ 235 dbpia [단행본] - Wu. X. / 1995 / Knowledge acquisition from database / Ablex Publishing Corp. google schola [학술대회논문] - Zhu. X. / 2003 / Eliminating Class Noise in Large Datasets / Proc. of the 20th ICML International Conference on Machine Learning (ICML 2003) 3 : 920 ~ 927 google schola [학술지(정기간행물)] - Zhu. X. / 2006 / Bridging Local and Gobal Data Cleansing: Identifying Class Noise in Large, Distributed Data Datasets / Data Mining and Knowledge Discovery : 275 ~ 308 google schola

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