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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황현선 (강원대학교) 이창기 (강원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.11
발행연도
2015.11
수록면
1,452 - 1,458 (7page)

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한국어 형태소 분석은 교착어 특성상 난이도가 높은 작업이다. 그 중에서 형태소의 원형 복원작업은 규칙이나 기분석 사전 정보 등을 활용하는 방법이 주로 연구되었다. 그러나 이러한 방법들은 어휘수준의 문맥 정보를 보지 못하기 때문에 원형 복원에 한계가 있다. 본 논문에서는 최근 자연어처리에 연구되고 있는 기계학습 방법인 딥 러닝(deep learning)을 사용하여 형태소의 원형 복원 문제의 해결을 시도하였다. 문맥 정보를 보기 위해 단어 표현(word embedding)을 사용하여 기존의 방법들 보다 높은 성능을 보였다. 실험 결과, ‘들/VV’과 ‘듣/VV’의 복원 문제에 대해서 97.97%로 기존의 자연어처리에 쓰이는 기계학습 방법 중 하나인 SVM(Support Vector Machine)의 96.22% 보다 1.75% 높은 성능을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 딥 러닝을 이용한 형태소의 원형 복원 오류 수정
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (18)

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