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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.4
- 발행연도
- 2016.4
- 수록면
- 430 - 436 (7page)
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형태소 분석시 나타나는 고유명사나 신조어 등의 미등록어에 대한 처리는 다양한 도메인의 문서 처리에 필수적이다. 이 논문에서는 3단계 확률 기반 형태소 분석에서 미등록어를 분리하고 태깅하기 위한 방법을 제시한다. 이 방법은 고유명사나 일반명사와 같은 개방어 뒤에 붙는 다양한 접미사를 분석하여 미등록 개방어를 추정할 수 있도록 했다. 이를 위해 형태소 품사 부착 말뭉치에서 자동으로 접미사 패턴을 학습하고, 확률 기반 형태소 분석에 맞도록 미등록 개방어의 분리 및 태깅 확률을 계산하는 방법을 제시하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 새로운 미등록 용어가 많이 나오는 문서에서 미등록어 처리 성능을 크게 향상시켰다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 3단계 확률 기반 형태소 분석
3. 미등록어 분리 및 태깅
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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J. Kupiec, "Robust part-of-speech tagging using a hidden Markov model," Computer Speech & Language, Vol. 6, No. 3, pp. 225-242, Jul. 1992.
R. Sproat, W. Gale, C. Shih, and N. Chang, "A stochastic finite-state word-segmentation algorithm for Chinese," Computational linguistics, Vol. 22, No. 3, pp. 377-404, 1996.
T. Nakagawa, "Chinese and Japanese word segmentation using word-level and character-level information," Proc. of the 20th international conference on Computational Linguistics, pp. 466-472, Aug. 2004.
B.-R. Park, Y.-S. Hwang, and H.-C. Rim, "Recognizing unknown words by analyzing their examples," Journal of KISS(B): Software and Applications, Vol. 25, No. 2, pp. 397-407, 1998. (in Korean)
J. Kupiec, "Robust part-of-speech tagging using a hidden Markov model," Computer Speech & Language, Vol. 6, No. 3, pp. 225-242, Jul. 1992.
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T. Nakagawa, "Chinese and Japanese word segmentation using word-level and character-level information," Proc. of the 20th international conference on Computational Linguistics, pp. 466-472, Aug. 2004.
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