사용자가 입력한 띄어쓰기 정보를 이용한 Structural SVM 기반 한국어 띄어쓰기

Q: 이 논문에서 정의한 띄어쓰기란 무엇인가?

띄어쓰기는 입력 문장의 음절 열에 대한 띄어쓰기 태그(B 또는 I)를 부착하는 문제로 정의된다. 이는 음절 간의 경계를 결정하는 과정이며, 자동 띄어쓰기 시스템에서는 이를 통해 단어 또는 어절의 구분을 명확히 한다. 본 논문에서는 이를 sequence labeling 문제로 간주한다.

Q: 사용자 입력 띄어쓰기 정보를 활용한 모델의 성능 향상 요인은 무엇인가?

연구 결과, 사용자가 입력한 띄어쓰기 정보를 최소한으로 수정하며 띄어쓰기 기본 모델의 점수가 가장 높은 태그 열을 찾는 방식으로 성능이 향상된다. 특히 수정된 Viterbi search 방법은 N-best re-ranking과 달리 실제 정답 태그 열을 항상 고려하여 어절 단위 정확도를 95.47%에서 98.39%까지 크게 높였다.

이창기

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이창기 (강원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 2013 한국정보과학회 제40회 정기총회 및 추계학술발표회

발행연도: 2013.11

수록면: 554 - 556 (3page)

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대부분의 통계기반 한국어 띄어쓰기 연구들은 사용자가 입력한 띄어쓰기 정보를 사용하지 않고 있으 며, 이러한 이유로 사용자가 올바르게 입력한 문장을 띄어쓰기 프로그램이 틀리게 수정하는 문제가 있었 다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 사용자가 입력한 띄어쓰기 정보를 이용한 st ... 전체 초록 보기

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