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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정남채 (초당대학교)
저널정보
한국엔터테인먼트산업학회 한국엔터테인먼트산업학회논문지 한국엔터테인먼트산업학회논문지 제9권 제4호
발행연도
2015.12
수록면
211 - 225 (15page)
DOI
10.21184/jkeia.2015.12.9.4.211

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본 논문에서는 기존 방법으로는 셀 수 있는 명사인지 아닌지의 판정이 어려웠던 것을 자동으로 수행하여 영문의 오류를 검출하는 방법을 제안한다. 셀 수 있는 명사인지 아닌지의 판정이 가능하게 되면, 관사의 오류 또는 단수와 복수의 용도에 관한 오류 등 한국인 영어 학습자의 영어에서 많이 볼 수 있는 오류를 검출할 수 있게 된다. 제안 방법은 코퍼스로부터 셀 수 있는 명사인지 아닌지의 예를 생성하여 셀 수 있는 명사인지 아닌지의 판정 모델을 학습한다. 모델의 학습은 두 가지 코퍼스를 조합시켜 시행함으로써, 하나의 코퍼스를 이용한 경우보다 판정 정확도를 향상시킬 수 있다. 모델의 판정결과에서 별도로 만든 오류 검출 규칙을 적용하여 영문의 오류를 검출한다. 실험 결과 제안 방법은 0.920의 정밀도로 셀 수 있는 명사인지 아닌지의 판정이 시행되는 것을 확인하였다. 또한 제안 방법의 오류 검출 성능(검출률 0.648, 검출 정밀도 0.747)은 기존 방법의 성능(검출률 0.564, 검출 정밀도 0.528)보다 크게 개선되었다.
#Article #Countable Noun #Uncountable Noun #Corpus #Korean English Writing #관사 #셀 수 있는 명사 #셀 수 없는 명사 #코퍼스 #한국인 영어 학습자

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 검출대상에서의 오류
Ⅲ. 셀 수 있는 명사인지 아닌지의 판정 방법
Ⅳ. 오류 검출 규칙
Ⅴ. 평가실험 및 고찰
Ⅵ. 결론
References
요약

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