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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
한경수 (성결대학교) 홍혁준 (성결대학교) 지한솔 (성결대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제4호
발행연도
2019.4
수록면
843 - 850 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2019.20.4.843

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인간의 언어는 생산성이 높아 고유명사, 외래어, 전문용어 등 다양한 새로운 단어들이 생성되고 있다. 기존의 말뭉치, 사전 등이 이런 모든 단어를 미리 포함하고 있을 수 없으므로 효과적인 자연어처리를 위해서는 미등록어 인식이 필수적이다. 본 연구에서는 미등록어 인식과 관련된 기존 연구들에서 활용되어 왔던 다양한 정보들을 포괄할 수 있는 확률 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 명사 뒤에 등장하는 형식 형태소열의 특징, 이들과 미등록어 후보 간의 결합 관계, 미등록어 후보의 웹 출현 빈도, 미등록어 후보의 처리 대상 문서에서의 출현 빈도 등을 활용하여 후보 단어가 미등록어일 확률을 추정한다. 일반 뉴스와 경제 뉴스에서 실험한 결과 제안한 모델이 우수한 성능을 보였다.
#미등록어 #접미 형태소열 #지표 형태소 #공기 빈도 #확률 모델 #Unknown word #Suffix morpheme sequence #Barometer morpheme #Co-occurrence #Probabilistic model

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
김보겸 / 2016 / 확률 기반 미등록 단어 분리 및 태깅 / 정보과학회논문지 43(4):430~436 dbpia S. S. Kang / 1993 / Korean Morphological Analysis Using Syllable Information and Multiple-Word Units google schola 朴奉來 / 2000 / 전문분석에 기반한 한국어 미등록어의 인식 google schola 박기탁 / 2017 / 명사후문자열을 이용한 미등록어 인식 / 한국콘텐츠학회 논문지 17(4):576~584 dbpia J. M. Yang / 1996 / Extraction Method of the Unknown-Words with Linguistic Knowledge in Korean / Proceedings of KIISE Conference 23(1A):957~960 google schola

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