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저자정보
류종원 (중앙대학교) 김민기 (중앙대학교) 김준영 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,819 - 2,822 (4page)

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Korean is a morphologically rich language. Various tokenization methods such as morpheme separation and syllable separation have been studied. In this study, we compare the embedding learning results according to the tokenization method of syllable, word, and morpheme units. As a result, it is revealed that morpheme analysis is the most effective tokenization, and implications and future research directions are presented.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
Ⅴ. Related Work
참고문헌

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