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윤창호(Changhao Yin),이금희(Jinji Li),정유진(You-jin Chung),김동일(Dong-ill Kim),이종혁(Jong-hyeok Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
중국어의 명사구는 기본 명사구, 최단 명사구, 최장 명사구 등으로 분류할 수 있다. 최장 명사구를 잘 식별해 낼 수 있다면 구문 분석의 복잡도를 크게 낮추고 구문분석의 성능을 향상시킬 수 있다. 각 단어는 시작 태그(O), 종결 태그(C), 한 단어로 이루어진 구 태그(S), 그 외의 태그(N) 등 4가지로 태깅된다. 본 논문은 서로 다른 윈도우 크기(window size)에 기반한 5가지 SVMs 학습 모델을 구축하고 시스템 합성 방법을 이용하여 중국어 최장 명사구 식별에서 85.17%의 정확률을 보여줬다.
윤창호(Changhao Yin),이용훈(Yong-Hun Lee),김미훈(Mi-hoon Kim),김동일(Dong-il Kim),이종혁(Jong-hyeok Lee) 한국정보과학회 언어공학연구회 2004 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.16 No.1
일반적으로 중국어의 명사구는 기본명사구(base noun phrase), 최장명사구(maximal noun phrase) 등으로 분류된다. 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구조를 파악하고 정확한 구문 트리(parse tree)를 찾아내는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 두 단계 학습모델을 이용하여 최장명사구 자동식별을 진행한다. 먼저 기본명사구, 기본동사구, 기본형용사구, 기본부사구, 기본수량사구, 기본단문구, 기본전치사구, 기본방향사구 등 8가지 기본구를 식별한다. 다음 기본구의 중심어(head)를 추출해 내고 이 정보를 이용하여 최장명사구의 식별을 진행한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 단어레벨의 접근방법과는 달리구레벨에서 학습을 진행하기 때문에 주변문맥의 정보를 많이 고려해야 하는 최장명사구 식별에 있어서 아주 효과적인 접근방법이다. 후처리 작업을 하지 않고 기본구의 식별에서 25개 기본구 태그의 평균 F-measure가 96%, 평균길이가 7인 최장명사구의 식별에서 4개 태그의 평균 F-measure가 92.5%로 좋은 성능을 보여주었다.