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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 봄 학술발표논문집 제23권 제1호(A)
발행연도
1996.4
수록면
301 - 304 (4page)

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본 논문에서는 문자 인식 과정을 거치고 난 후에 발생하게 되는 오인식된 문자들을 언어적 지식을 이용하여 교정하는 문자 인식 후처리에 관하여 논한다. 문자 인식 시스템에서 발생하는 오류는 문서편집기를 위한 철자 교정 시스템에서 주로 쓰이던 오류 형태와는 다르며 따라서 문서편집기를 위한 철자교정 알고리즘을 그대로 적용할 수 없다. 문자 인식의 오인식 교정시스템의 경우 후보 단어가 많을 때 많은 후보 단어중에서 가장 적당한 단어를 후보 단어로 올려주기 위해서는 여러 가지 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정보의 하나로 이용할 수 있는 해당 문서에 나타난 단어들을 학습하여 다수의 후보중에서 적당한 후보를 선택하고자 한다. 이를 위한 실험으로 15만여의 단어가 수록된 국어 사전을 입력하고 초중고 국어교과서에 나타난 단어들의 사용빈도수를 조사해 보니 국어 사전에 등록된 단어 중에서 10.7%정도가 실제 초중고 국어교과서에 사용되고 있었다. 또한 한국어처리 관련 논문을 처리하고자 한국어에 관련된 책의 찾아보기에 나타난 단어를 학습시켜 효율적으로 오인식된 문자들을 교정할 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 문서에 나타나는 단어의 특성

3. 문자 인식시에 발생하는 오인식 형태

4. 실험 및 결과

5. 결론 및 향후 연구 과제

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