k - NN으로 확장된 한국어 단위화 = Expanded Korean Chunking by k - NN

국문 초록 (Abstract)

대부분의 자연언어처리에서 단위화는 구문 분석 이전의 매우 기본적인 처리 단계로, 텍스트 문장을 문법적으로 서로 관련된 단위로 분할하는 것이다. 따라서, 단위화를 이용하면 구문 분석이나 의미 분석 등에서 메모리와 시간을 효율적으로 줄일 수 있다. 일반적으로, 통찰에 의한 규칙을 사용해서도 비교적 높은 단위화 성능을 얻을 수 있지만, 본 논문에서는 기계 학습 기법인 k-NN을 사용하여 보다 정확한 단위화를 구현한다. 인터넷 홈페이지에서 얻은 1,273 문장을 대상으로 학습한 결과, k-NN으로 단위화를 확장했을 때에 확장하지 않았을 때보다 2.3%의 정확도 증가를 보였다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 단위화 시스템의 개요
• 3. 한국어의 단위화
• 4. 기계학습 기법을 사용한 확장
• 5. 실험
• 6. 결론
• 감사의 글
• 참고문헌