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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
문법 오류 교정은 주어진 문장에서 나타난 문법적인 오류들을 탐지하고 이를 올바르게 교정하는 것으로, 특정 언어를 배우고자 하는 L2 학습자들을 돕거나 시스템의 잘못된 입출력 수정 등 다양한 응용 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 한국어 문법 오류 교정 학습에 필수적인 교정 병렬 데이터가 부족한 문제를 보완하기 위하여 단일 말뭉치를 활용하는 기법을 제안한다. 단일 말뭉치로 학습시킨 신경망 언어 모델을 Encoder에 도입하여, 신경망 기계 번역 기반 교정 모델이 올바르게 사용된 음절과 문법적으로 잘못 사용된 음절을 보다 명확하게 구분할 수 있게 한다. 이를 토대로, 올바르게 사용된 음절의 복사량을 증가시키면서 기존 Encoder-Decoder 모델의 잘못된 교정을 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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