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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
심광섭 (성신여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.41 No.9
발행연도
2014.9
수록면
642 - 651 (10page)

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본 논문에서는 음절 단위의 한국어 형태소 분석 방법에 적용할 수 있는 세 가지 확률 모델을 제안하고, 품사 태깅 말뭉치를 이용하여 각 확률 모델의 성능을 평가한다. 성능 평가를 위해 1,000만 어절규모의 세종 말뭉치를 10 개의 세트로 나누고 10 배수 교차 검증 결과 98.4%의 정답 제시율을 얻을 수 있었다. 제안된 확률 모델은 각 음절에 대하여 품사 태그를 먼저 부착한 후 원형 복원 및 형태소 생성을 하기 때문에 원형 복원을 먼저 하는 기존 확률 모델에 비하여 탐색 공간이 크게 줄어들어 형태소 분석 과정이 훨씬 간결하고 효율적이어서 분석 속도가 기존의 초당 수 백 어절에서 14만 7천 어절로 약 174배 가량 향상시킬 수 있었다.
#한국어 형태론 #형태소 분석 #확률 모델 #품사 부착 말뭉치 #기계 학습 #Korean morphology #morphological analysis #probabilistic model #POS-tagged corpus #machine learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 음절 단위의 확률 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 이재성 / 2011 / 한국어 형태소 분석을 위한 3단계 확률 모델 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 38 (5) : 257 ~ 268 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - Seung Hyun Yang / 2000 / A High- Speed Korean Morphological Analysis Method based on Pre-Analyzed Partial Words / Journal of KIISE : Software and Applications 27 (3) : 290 ~ 301 dbpia 3. [학술대회논문] - Kwangseob Shim / 2002 / MACH : A Supersonic Korean Morphological Analyzer / Proceedings of the 19th International Conference on Computational Linguistics : 939 ~ 945 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 심광섭 / 2004 / 인접 조건 검사에 의한 초고속 한국어 형태소 분석 / 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 31 (1) : 89 ~ 99 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - Chung-Hye Han / 2005 / A Morphological Tagger for Korean: Statistical Tagging Combined with Corpus-Based Morphological Rule Application / Machine Translation 18 : 275 ~ 297 google schola

이 논문의 저자 정보

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