형태소 그래프를 이용한 한국어 연속음성인식과 형태소 분석의 통합

Q: 이 논문에서 정의한 형태소 그래프란 무엇인가?

음성 인식과 자연어 처리의 연결 구조를 나타내는 체계로, Viterbi 알고리즘을 통해 구축된다. 이는 음소 인식 결과와 형태소 분석을 통합하여 음성 인식과 구문 분석을 효율적으로 연결하는 핵심적인 구조적 역할을 수행한다.

Q: 음성 인식과 자연어 처리를 통합하기 위한 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 음소 인식용 feed-forward 신경망과 HMM 기반의 형태소 사전 혼합 모델을 사용하고 Viterbi 알고리즘으로 형태소 그래프를 구축함으로써 두 영역을 통합하였다. 이를 통해 음운 현상을 모델링하고 인식률을 최적화하는 구조를 제시하였다.

김병창; 이원일; 이근배; 이종혁; 이영직

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김병창 이원일 이근배 이종혁 이영직

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 가을 학술발표논문집 제23권 제2호(A)

발행연도: 1996.10

수록면: 549 - 552 (4page)

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본 연구에서는 음성 인식과 자연어 처리 모두를 바라보는 통일된 관점에서 음성언어 처리 방법을 제안한다. 음성 인식과 자연어 처리의 연결 구조로서 형태소 그래프를 정의하고 형태소 그래프 구축을 위해 Viterbi 알고리즘을 이용한 음성 언어 형태소 분석 기법을 개발하였다. 음소 인식과 형태소 분석을 위하여 feed-forward 신경망과 HMM 혼합 모델링 기법을 사용하였다. 한국어의 특성에 맞는 후처리와의 결합을 위해서 한국어 음운 현상을 선언적으로 모델링하고 형태 접속과 음운 접속을 이용한 morpheme class pair 언어 모델을 적용하였다.

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