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      한국어최적상호명코퍼스설계에관한연구 = A Study on the optimal text corpus for company names

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문에서는 114 안내시스템에 저장되어있는 서로 중복되어 있지 않는 1,566,943개의 상호명 코퍼스에서 이 코퍼스의 특징을 가장 잘 표현 해 줄 수 있는 최적 코퍼스를 설계하였다. 최적 코퍼스를 구하기 위해 두 단계의 방식을 택한다. 일 단계는 기본코퍼스에 존재하는 트라이폰이 모두 나타내는 최소의 단어 셋을 구하는 최적 음소균형 코퍼스 셋이고 다음 단계는 기본코퍼스에 존재하는 트라이폰의 빈번도를 고려하는 최소의 단어 셋을 구하는 음소 분포코퍼스 셋을 설계하였다. 실험 결과 최적 음소 균형 셋으로 8,699단어가 선정되었으며 최적 음소 분포 균형 셋으로 16,783 단어가 선정되었다. 이러한 최적 코퍼스는 음성 및 합성 시스템을 위한 음성데이터베이스를 구축 할 때 이용된다.
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      본 논문에서는 114 안내시스템에 저장되어있는 서로 중복되어 있지 않는 1,566,943개의 상호명 코퍼스에서 이 코퍼스의 특징을 가장 잘 표현 해 줄 수 있는 최적 코퍼스를 설계하였다. 최적 코...

      본 논문에서는 114 안내시스템에 저장되어있는 서로 중복되어 있지 않는 1,566,943개의 상호명 코퍼스에서 이 코퍼스의 특징을 가장 잘 표현 해 줄 수 있는 최적 코퍼스를 설계하였다. 최적 코퍼스를 구하기 위해 두 단계의 방식을 택한다. 일 단계는 기본코퍼스에 존재하는 트라이폰이 모두 나타내는 최소의 단어 셋을 구하는 최적 음소균형 코퍼스 셋이고 다음 단계는 기본코퍼스에 존재하는 트라이폰의 빈번도를 고려하는 최소의 단어 셋을 구하는 음소 분포코퍼스 셋을 설계하였다. 실험 결과 최적 음소 균형 셋으로 8,699단어가 선정되었으며 최적 음소 분포 균형 셋으로 16,783 단어가 선정되었다. 이러한 최적 코퍼스는 음성 및 합성 시스템을 위한 음성데이터베이스를 구축 할 때 이용된다.

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