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
- 2015
- 저작권
- 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2015
2014
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
Context-sensitive spelling errors (CSSE) are hard to correct, since they are perfect words when analyzed alone. Determined only by considering the semantic and syntactic relations of their context, CSSEs affect largely the performance of spelling and grammar checkers. The existing Korean Spelling and Grammar Checker (KSGC) adopts a rule-based method, which uses hand-made correction rules for CSSEs. Focusing on general users'' demands, the KSGC is designed to obtain the very high precision, which results in the extremely low recall. This system does not meet the needs of text experts such as editors, writers or journalists, who wish to detect and correct as many errors as possible.
In order to improve the recall without lowering the precision of KSGC, this study proposes a method to expand conditions for selectional restrictions of argument using Korean WordNet to find the common superordinate conception. Also, this study proposes a generalize constraints on case marker(s) of an argument in existing error correction rules. But it is hard to improve the recall using only rule-based method. So this paper integrate the rule-based method and our previous works that correct CSSE using conditional probability.
In order to improve the recall without lowering the precision of KSGC, this study proposes a method to expand conditions for selectional restrictions of argument using Korean WordNet to find the common superordinate conception. Also, this study proposes a generalize constraints on case marker(s) of an argument in existing error correction rules. But it is hard to improve the recall using only rule-based method. So this paper integrate the rule-based method and our previous works that correct CSSE using conditional probability.
목차
제 1장 서론 1제 2장 관련 연구 42.1. 문맥의존 철자오류 교정 국내·외 현황 42.2. 문맥의존 철자오류 교정 규칙 7제 3장 규칙의 일반화와 통계 방식을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 103.1. 문맥의존 철자오류 교정 규칙의 일반화 103.1.1. 한국어 어휘의미망을 이용한 선택제약 명사 확장 103.1.1. 조사 제약조건의 완화 143.2. 조건부확률 모델을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 173.3. 규칙의 일반화와 통계 방식의 결합 20제 4장 실험 및 평가 214.1. 실험 환경 214.2. 실험 결과 234.2.1 규칙의 일반화 방식 실험 결과 234.2.2 조건부확률 모델을 이용한 통계 방식 실험 결과 264.2.3 규칙의 일반화와 통계 방식을 결합한 실험 결과 29제 5장 결론 및 향후 연구 31
최근 본 자료
댓글(0)
0