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문제 정의
- 향후 연구로는 다양한 기계학습 기법을 적용하고, 보다 다양한 장르에서 실험 해 보고자 한다. 또한 구두점이 생략된 경우 등의 문제도 해결할 수 있는 새로운 자질들도 고려하고자 한다.
- 본 논문에서는 기계 학습을 이용한 범용의 한국어 문 장 경계를 인식 방법을 제안하였다. 기계학습 방법으로는 입력값과 유사한 k개의 데이터를 이용하는 kNN 알고리즘을 사용하였고, 문장 경계 인식을 위한 제안된 방법은 적용의 범위가 넓고 특정 영역에 종속적이지 않는 방법 개발을 위하여 특정 언어 또는 장르에 독립적인 자질 정보를 사용하였다.
- 그러나 구문 분석과 의미 분석 등 전통적인 한국어 정보처리뿐만 최근 웹로봇에 의한 정보 자동 수집, 정보검색, 문서 자동 분류, 그리고 스팸 메일 필터링과 같은 비정형화된 문서 데이터의 처리를 위해서도 한국어 문장 경계 인식에 관한 연구는 매우 필요한 실정이다. 이에 본 논문은 메모리 기반의 학습 방법을 이용한 한국어 문장 경계 인식 방법을 제 안한다.
가설 설정
- 각 구두점마다의 특징이 다르다는 가정에 기반한 것이다. 후보 구두점은가지이다.
- 전통 문법에서는 ”문장이란 비교적 완전하고 독립된 의사 전달의 한 단위다”라고 정의한다. 품사 태거나 파서와 같은 대부분의 자연어처리 관련 도구는 기본 처리 단위로서 문장을 사용하며, 문서가 이미 문장 구분이 되어 있다고 가정한다.
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