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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
채희성 (충북대학교) 임희동 (충북대학교) 서영훈 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제25권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
15 - 20 (6page)
DOI
10.5392/JKCA.2025.25.01.015

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본 논문은 단어 의미 중의성 해소를 위해 중의성 단어 별로 분류 모델을 생성하였다. 각 분류 모델의 입력자질은 BERT 모델에 문장을 입력한 후 추출된 중의성 단어의 벡터만을 이용하였다. 학습 말뭉치로는 세종 형태 의미 분석 말뭉치를 이용하였고, 실험의 신뢰도를 높이기 위해 의미 번호가 고르게 분포되어 있는 6개의 단어들을 선별하였다. 첫 실험 결과는 평균 96.4%였으며, 최종 결과는 결과 분석 과정에서 발견한 학습 데이터 오류를 수정한 후 약 2.1%가 향상된 평균 98.5%의 성능을 보였다. 본 연구를 통해, 하나의 통합 모델을 사용하는 것보다 단어별로 분류 모델을 생성하는 것이 한국어 중의성 해소에 있어 더욱 효과적임을 입증하였다.
#자연어처리 #단어 의미 중의성 해소 #단어별 분류 모델 #21세기 세종 계획 #Natural Language Processing #Word Sense Disambiguation #Word-Specific Classification Models #BERT #21st Century Sejong Plan

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 단어별 분류 모델의 필요성
IV. 실험 및 평가
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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