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자질집합선택 기반의 기계학습을 통한 한국어 기본구 인식의 성능향상
황영숙,정후중,박소영,곽용재,임해창,Hwang, Young-Sook,Chung, Hoo-jung,Park, So-Young,Kwak, Young-Jae,Rim, Hae-Chang 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.9
In this paper, we present an empirical study for improving the Korean text chunking based on machine learning and feature set selection approaches. We focus on two issues: the problem of selecting feature set for Korean chunking, and the problem of alleviating the data sparseness. To select a proper feature set, we use a heuristic method of searching through the space of feature sets using the estimated performance from a machine learning algorithm as a measure of "incremental usefulness" of a particular feature set. Besides, for smoothing the data sparseness, we suggest a method of using a general part-of-speech tag set and selective lexical information under the consideration of Korean language characteristics. Experimental results showed that chunk tags and lexical information within a given context window are important features and spacing unit information is less important than others, which are independent on the machine teaming techniques. Furthermore, using the selective lexical information gives not only a smoothing effect but also the reduction of the feature space than using all of lexical information. Korean text chunking based on the memory-based learning and the decision tree learning with the selected feature space showed the performance of precision/recall of 90.99%/92.52%, and 93.39%/93.41% respectively.
한국어 구문분석의 효율성을 개선하기 위한 구문제약규칙의 학습
박소영(So-Young Park),곽용재(Yong-Jae Kwak),정후중(Hoo-Jung Chung),황영숙(Young-Sook Hwang),임해창(Hae-Chang Rim) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.9·10
본 논문에서는 한국어 구문분석에 적합한 다양한 구문정보에 대해 살펴보고, 이를 바탕으로 학습한 제약규칙을 이용하여 구문분석모델의 효율성을 개선시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 제약규칙을 이용하여 불필요한 중간결과물의 생성을 제약하므로, 구문분석의 효율성이 향상된다. 둘째, 제약규칙의 학습에 이용되는 구문정보가 한국어의 특성을 적절히 반영하고 있으므로, 한국어 문장에 대해 비교적 견고하게 분석할 수 있다. 셋째, 제약규칙은 결정트리 학습알고리즘에 의해 말뭉치에서 자동으로 학습되므로, 제약규칙의 획득이 용이하다. 제약규칙을 이용하여 실험한 결과 구문분석모델의 과생성이 1/2~1/3로 줄고 처리속도가 2~3배 빨라졌다. In this paper, we observe various syntactic information for Korean parsing and propose a method to learn constraints and improve the efficiency of a parsing model by using the constraints. The proposed method has the following three characteristics. First, it improves the parsing efficiency since we use constraints that can prevent the parser from generating unsuitable candidates. Second, it is robust on a given Korean sentence because the attributes for the constraints are selected based on the syntactic and lexical idiosyncrasy of Korean. Third, it is easy to acquire constraints automatically from a treebank by using a decision tree learning algorithm. The experimental results show that the parser using acquired constraints can reduce the number of overgenerated candidates up to 1/2~1/3 of candidates and it runs 2~3 times faster than the one without any constraints.
질의-응답 시스템을 위한 한국어 시간 표현의 인식 및 정규화
윤도상(Do-Sang Yoon),이도길(Do-Gil Lee),정후중(Hoo-jung Chung),임해창(Hea-Chang Rim) 한국정보과학회 언어공학연구회 2004 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.16 No.1
본 논문에서는 질의-응답 시스템의 질의에서 많이 나타나는 시간 표현을 인식하고, 인식한 시간 표현에 대해서 정규화하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 질의-응답 시스템의 도메인은 TV방송 스케줄, 날씨 정보이며, 이러한 도메인에서는 시간 표현이 매우 빈번하게 사용되기 때문에 질의에 나타나는 시간 표현을 정확하게 인식해서 정규화하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 시간 표현을 의미와 기능에 따라 분류하고 각 유형마다 적절한 인식 및 정규화 기법을 사용한다. 질의에서 시간 표현은 시간 개체명 태거, 품사 태거, 시간 파서를 사용하여 인식하고, 시간 추론기와 시간 표현 사전을 이용하여 정규화한다. TV방송 스케줄과 날씨 정보 도메인의 280개 질의에서 184개의 시간표현을 이용하여 평가한 결과, 시간 표현의 인식과 정규화는 각각 93%와 96%의 정확률, 97%와 93%의 재현율을 보였다.
지배가능 경로 문맥을 이용한 의존 구문 분석의 수식 거리 확률 모델
우연문(Yeon-Moon Woo),송영인(Young-In Song),박소영(So-Young Park),임해창(Hae-Chang Rim),정후중(Hoo-Jung Chung) 한국정보과학회 언어공학연구회 2006 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2006 No.10
본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석을 위한 새로운 확률 모델을 제안한다. 한국어가 자유 어순 언어라 할지라도 지역적 어순은 존재하기 때문에 의존관계를 결정하기 위해 의존하는 두 어절인 의존소와 지배소 사이의 수식 거리가 유용하다는 것은 이미 많은 연구를 통해 밝혀졌다. 본 연구에서는 수식 거리의 정확한 수식 거리의 추정을 위해 지배가능 경로 문맥을 이용한 수식 거리 확률 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 구문 분석 성능은 86.9%이며, 기존에 제안된 구문 분석 모델과 비교하여 높은 구문 분석 결과를 보이며, 특히 원거리 의존관계에 대하여 더욱 향상된 성능을 보인다.