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초록·키워드
본 연구에서는 영한 기계 번역에서 20단어 이상의 긴 문장의 구문을 보다 정확하게 분석하기 위하여 문장을 복수개의 의미 있는 절로 분할하고자 한다. 긴 문장은 구문 분석을 시도할 때, 시간 또는 공간 자원을 급격히 소모시키며, 결과적으로 잘못된 번역 결과를 초래하는 경향이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 긴 문장에서 분할 가능한 지점을 인식하고 이 지점들을 중심으로 여러 개의 절들을 생성한 후, 이 절들을 개별적으로 구문 분석하고자 하였다. 긴 문장의 올바른 분할점을 찾기 위해서는, 일단 문장 내부에 존재하고 있는 분할이 가능한 모든 지점들을 찾고, 선택된 지점들을 중심으로 주변 문맥정보를 표현하는 입력 벡터를 생성하였다. 그리고 지지 벡터 기계 (Support Vector Machines: SVM) 알고리즘을 이용하여 이러한 후보 지점들의 특성을 학습하여 향후 긴 문장이 입력되었을 때 보다 정확하게 분할점을 찾고자 하였다. 본 연구에서는 지지 벡터 기계를 적용할 때, 선형 커널과 다항 커널 두 개의 커널함수를 사용하여 적절한 위치를 분류할 수 있는 최적화된 hyperplane을 찾고자 하였고, 각각의 커널 함수를 통하여 얻어지는 결과를 비교하였다. 실험 결과, 선형 커널에서는 0.88, 그리고 다항 커널에서는 0.97의 f-measure 값을 얻을 수 있었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-566-016588243
