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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제6호
발행연도
1997.6
수록면
673 - 684 (12page)

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변형 규칙 학습을 이용한 품사 태거는 태깅 규칙을 자동으로 추출하고, 태깅 결과를 이해/분석하기 쉬우며 시스템 성능 향상을 위한 노력이 적게 든다는 장점이 있다. 그러나 영어권 언어에 적용된 변형 규칙 기반 학습 방법을 한 어절 내에 두 개 이상의 형태소 태깅 오류를 포함할 수 있는 한국어에 그대로 적용하기 어렵다. 본 논문은 어절 태그 변형 규칙을 이용한 한국어 품사 태거를 제안한다. 어절 태그란 한 어절을 구성하는 형태소의 품사열로 정의된다. 어절 태그 변형 규칙을 이용하면 어절내 하나 이상의 형태소 태깅 오류가 있어도 수정이 가능하며, 하나의 변형 규칙이 동일한 어절 태그를 갖는 여러 어절을 처리할 수 있다. 또한 본 논문은 오류 어절의 어휘 및 형태소 정보를 고려함으로써, 오류 수정을 위하여 주위 문맥만을 이용할 때 발생하는 변형 규칙 미학습으로 인한 오류와 변형 규칙 과다 적용으로 인한 오류를 감소시킨다. 제안된 품사 태거는 약 12만 한국어 어절을 이용하여 학습하고, 2만 어절 크기의 실험 코퍼스에 적용한 결과 약 95.6%의 정확도를 보였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거

4. 어절 태그 변형 규칙의 확장

5. 실험 및 평가

6. 결론

참고문헌

부록

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