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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재균 (한일프로텍) 김재훈 (한국해양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.1
발행연도
2023.1
수록면
11 - 18 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.1.11

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자연언어처리 분야에서 말뭉치는 기계학습이나 심층학습을 위한 필수 자원이다. 한국어 개체명 말뭉치의 경우, 미국이나 일본이나 중국 등에 비해 잘 정제된 개체명 말뭉치가 부족한 실정이다. 현재 수행되고 있는 대부분의 개체명 말뭉치 구축 작업은 수작업이나 반자동으로 진행되고 있으며 이 경우에는 많은노력과 비용이 소요된다. 본 논문에서는 새롭게 말뭉치를 구축하는 것이 아니라 기존에 존재하는 적은 양의 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존 말뭉치에 포함된 단어를 자동 편집(대체(substitution), 삽입(insertion), 삭제(deletion))을 이용해서 말뭉치를 확장한다. 단순한 단어를 편집하는 것은 확장된 말뭉치가 부자연스럽거나 다양성이 다소 부족할 수 있으므로 확률 표집을 적용하여 이 문제를 해결하였다. 본 논문에서는 확장된 말뭉치를 이용해서 개체명 인식기에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
#유의어 #말뭉치 확장 #개체명 말뭉치 #확률 표집 #synonyms #corpus augmentation #NER corpus #probabilistic sampling

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구: 말뭉치의 확장과 자동 편집
3. 자동 편집을 이용한 말뭉치 확장
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

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