기분석 어절사전 축소를 통한 한국어 형태소 분석에서의 메모리 및 수행 시간 최적화

Q: 이 논문에서 정의한 어절사전이란 무엇인가?

어절사전은 학습 데이터에 출현한 모든 어절 중에서 중의성을 가진 경우를 제외한 어절들로 구성된 사전이다. 어절 자체를 포함하는 어절사전1과 해당 어절의 전후 품사 정보까지 고려한 어절사전2의 두 종류로 나뉜다.

Q: 한국어 형태소 분석에서 어절사전의 용량을 최적화하는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 학습 데이터에서의 어절 출현 횟수를 사전 구축의 제약 조건으로 설정하여 어절사전의 용량을 최적화할 수 있다. 특히 어절사전1의 출현 횟수 2회 이상, 어절사전2의 출현 횟수 4회 이상 조합 시 성능 저하를 최소화하며 메모리 용량을 크게 줄일 수 있었다.

김혜민; 양선; 고영중

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김혜민 (동아대학교) 양선 (동아대학교) 고영중 (동아대학교)

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

발행연도: 2017.12

수록면: 646 - 648 (3page)

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심층 학습이 자연어 처리에서 크게 각광받고 있지만 형태소 분석 같은 가장 기본적인 자연어 처리 과정에 있어서 기분석 사전의 사용은 거의 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 일반적으로 기분석 사전 중 가장 메모리 용량을 많이 차지하는 어절사전의 메모리 용량 및 수행 시간을 최대한 감소시키면서도 용량감소 이전에 비해 성능은 최대한 근접하게 유지하는 최적화를 목표로 다양한 실험을 수행하고 그 결과를보고한다 ... 전체 초록 보기

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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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