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논문 상세정보

기분석사전과 기계학습 방법을 결합한 음절 단위 한국어 품사 태깅

Syllable-based Korean POS Tagging Based on Combining a Pre-analyzed Dictionary with Machine Learning

정보과학회논문지 v.43 no.03 , 2016년, pp.362 - 369  
이충희, 임준호, 임수종, 김현기
초록

This study is directed toward the design of a hybrid algorithm for syllable-based Korean POS tagging. Previous syllable-based works on Korean POS tagging have relied on a sequence labeling method and mostly used only a machine learning method. We present a new algorithm integrating a machine learning method and a pre-analyzed dictionary. We used a Sejong tagged corpus for training and evaluation. While the machine learning engine achieved eojeol precision of 0.964, the proposed hybrid engine achieved eojeol precision of 0.990. In a Quiz domain test, the machine learning engine and the proposed hybrid engine obtained 0.961 and 0.972, respectively. This result indicates our method to be effective for Korean POS tagging.

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