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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
대용량 어휘의 연속 음성이해시스템으로 확장 가능한 한국어 음성 언어 처리 모델을 제안한다. 교착어인 한국어의 특성을 고려하여 음소레벨에서의 음성인식과 형태소단계에서의 자연어처리와의 결합을 시도했다. 본 모델은 다이폰(diphone)인식기, Viterbi 사전 검색기와 음운/형태소 접속정보 검사기로 구성된다. 트리구조의 TDNN(time-delayed neural network)들은 연속음성으로부터 다이폰을 인식한다. Viterbi 사전 검색기는 인식된 다이폰 열로부터 Viterbi 알고리즘을 이용하여 형태소 분할들을 출력한다. 음운/형태소 접속정보 검사기는 형태소 분할들 중 접속정보가 완벽하고 확률이 가장 높은 것을 출력한다. 328어절로 이루어진 연속 음성언어에 대해 80.6% 의 형태소 분석 결과를 얻었다.
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-0101-2009-569-017743914
