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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제30권 제5·6호
발행연도
2003.6
수록면
570 - 578 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2003

최대 엔트로피 부스팅 모델을 이용한 영어 전치사구 접속과 품사 결정 모호성 해소
박성배 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2003.06 학술저널
최대 엔트로피 부스팅 모델을 이용한 품사 모호성 해소
박성배 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2003.04 학술대회자료

2002

최대 엔트로피 부스팅 모델을 이용한 전치사 접속 모호성 해소
박성배 ,  장병탁 한국정보과학회 학술발표논문집 2002.10 학술대회자료

초록· 키워드

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최대 엔트로피 모델은 자연언어를 모델링하기 위한 좋은 방법이다. 하지만, 최대 엔트로피 모델을 전치사구 접속과 같은 실제 언어 문제에 적용할 때, 자질 선택과 계산 복잡도의 두 가지 문제가 발생한다. 본 논문에서는, 이런 문제와 자연언어 자원에 존재하는 불균형 데이터 문제를 해결하기 위한 최대 엔트로피 부스팅 모델(maximum entropy boosting model)을 제시하고, 이를 영어의 전치사구 접속과 품사 결정 모호성 해소에 적용한다. Wall Street Journal 말뭉치에 대한 실험 결과, 문제의 모델링에 아주 작은 노력을 들였음에도 불구하고, 전치사구 접속 문제에 대해 84.3%의 정확도와 품사 결정 문제에 대해 96.78%의 정확도를 보여 지금까지 알려진 최고의 성능과 비슷한 결과를 보였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 최대 엔트로피 부스팅 모델

3. 문제 정의

4. 실험

5. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (0)

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