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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1999.10
- 수록면
- 426 - 432 (7page)
이용수
초록· 키워드
통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여 줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.
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목차
- 요약
- 1. 서론
- 2. 통계적 언어 모델
- 3. K-SLM Toolkit
- 4. 모델 실험 및 결과
- 5. 결과 및 토의
- 6. 참고 문헌
참고문헌
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