지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 권혁철
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
The types of spelling errors in any language, including Korean, can be classified into the non-word and the context-sensitive spelling errors. Especially it should be considered that the semantic and the syntactic relationships in the context to find the context-sensitive spelling errors. So, finding and correcting context-sensitive spelling errors has a higher level of difficulty than that of the non-word spelling errors. An earlier statistical method used in correcting statistical context-sensitive spelling errors is based on the word frequency. However this method has vulnerability that it may cause difficulty in distinguishing words of similar meaning. This paper proposes a way to solve the problem of this method. The proposed method adopts the vocabulary expanding scheme using relational words of Korean WordNet. This method also resolves data sparseness problems and can effectively distinguish words of similar meaning. The experiment on Sejong corpus shows that the proposed method is more effective than Laplace smoothing in that the precision and the recall have been measured to be 1.46% and 3.93% higher than those of Laplace smoothing, respectively.
목차
제1장 서론 1제2장 관련 연구 32.1. 문맥 의존 철자오류 교정 방법 32.2. 기존 통계적 문맥 의존 철자오류 교정을 위한 확률모형 62.3. 확률 추정을 통한 자료 부족 해결 방안 82.4. 기존 통계적 문맥 의존 철자오류 교정의 한계 10제3장 한국어 어휘 의미망을 이용한 확률추정방법 113.1. 한국어 어휘 의미망(KorLex) 123.2. KorLex를 이용한 어휘 확장 123.3. 관계어를 이용한 어휘 확장에 기반을 둔 확률추정방법 15제4장 실험 결과 및 비교 194.1. 실험 환경 194.2. 기존 스무딩 기법을 이용한 문맥 의존 철자오류 교정 234.3. 실험 내용 27제5장 결론 및 향후 연구 36
최근 본 자료
댓글(0)
0