말뭉치 확장 기법을 이용한 음절 단위 한국어 문장 교정 시스템

Q: 이 논문에서 정의한 말뭉치 확장 기법이란 무엇인가?

기존의 제한된 양의 말뭉치를 다양한 방법을 통해 늘려 모델의 학습 효과를 향상시키는 방법이다. 본 연구에서는 역 번역과 한국어 의미망 활용을 통해 소량의 교정 병렬 말뭉치를 효과적으로 확장하여 시스템의 성능을 높이는 방식을 취한다.

Q: 역 번역과 한국어 의미망을 활용한 말뭉치 확장이 한국어 문장 교정 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 역 번역 기법은 L2 사용자의 문법적 오류를 효과적으로 학습시켜 모델 가중치에 긍정적인 영향을 주었으며, 한국어 의미망 활용 기법은 어휘 선택 문제를 성공적으로 교정함으로써 전반적인 문장 교정 성능을 유의미하게 향상시켰다.

조승우; 김영길; 이종혁

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 조승우 (포항공과대학교) 김영길 (한국전자통신연구원) 이종혁 (포항공과대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2017.6

수록면: 609 - 611 (3page)

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본 논문에서는 신경망 기반 Sequence-to-sequence 모델로 한국어 문장 교정 시스템을 구현하고, 이에 필요한 말뭉치를 효과적으로 확장시키는 기법들을 제안한다. 소량의 교정 병렬 말뭉치가 획득된 상태에서, 역 번역을 통해 L2 사용자의 문법적인 오류들을 학습하고 단일 말뭉치를 교정 병렬 말뭉 ... 전체 초록 보기

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