한국어 음절 기반 품사 태깅을 위한 학습데이터 가공 방법론 연구

Q: 이 논문에서 정의한 음절 단위 품사 태깅이란 무엇인가?

음절 단위 품사 태깅은 형태소 분석을 수행하지 않고 품사 태깅만을 수행하는 방법이다. 이는 순차적 레이블링 문제로 형태소 태깅 문제를 접근하는 방식으로, 문장 및 어절 단위 분석보다 데이터 부족 문제가 적고 띄어쓰기 기능 도입이 가능하여 우수한 성능을 보인다.

Q: 음절 단위 품사 태깅의 원형 복원 정확도를 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 음절 단위 품사 태깅의 원형 복원 정확도를 높이기 위해 'DIC' 태그와 넘버링 태그를 추가하는 방법론이 효과적이다. 특히, 넘버링 태그는 동일한 자연어 음절/태그 조합이 여러 원형을 가질 때 각 경우를 명확히 구분하여 복원 성능을 99.812%까지 향상시킨다.

김선우; 고건우; 최가람; 강슬기; 최성필

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김선우 (경기대학교) 고건우 (경기대학교) 최가람 (경기대학교) 강슬기 (경기대학교) 최성필 (경기대학교)

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

발행연도: 2017.6

수록면: 663 - 665 (3page)

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최근 한국어 형태소 분석 분야에서 분석 속도와 성능을 고려하여 Deep-Learning 기반의 음절 단위의 품사 태깅에 관련한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 이러한 방법론에는 한국어의 특성상 음절 기반의 품사 태그 구성 전처리와 원형 복원이라는 시간이 수반되는 과제가 따른다. 그럼에도 불구하고, 현재 이 과정에 관련하여 상세히 다룬 연구는 찾아보기 어렵다. 때문에 본 논문에서는 음절 단위 품사 태깅 연구를 위해 대표적 말 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-001028365

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