초록

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연어는 습관적으로 같이 자주 나타나는 단어열로 각 단어로 분리하기보다 통합해 처리하는 것이 효율적이기 때문에 기계 번역과 음성 인식등에서 유용만 정보로 사용된다. 이러한 연어를 추출하기 위해 본 논문에서는 2가지 경우를 고려했는데, 첫 번째로 인어를 말뭉치에 자주 나타나는 단어열이라고 했을 때 단어열들의 엔트로피가 일정값 이상이면 연어로 추출했다 두 번째로 통사적 제약이 있는 연어를 주술하기 위해 앞 또는 뒤에 올 단어를 제약하는 단어의 엔트로피를 구해 일정값 미만이면 그 단어를 포함한 단어열을 연어로 추출했다. 실험은 품사 부착된 HANTCE 말뭉치를 가지고 수행했고, 젓 번째 방법으로 실험했을 때 엔드로피가 2이상인 단어열을 가지고 분리된 연어도 유도해냈다.

연어는 습관적으로 같이 자주 나타나는 단어열로 각 단어로 분리하기보다 통합해 처리하는 것이 효율적이기 때문에 기계 번역과 음성 인식등에서 유용만 정보로 사용된다. 이러한 연어를 추출하기 위해 본 논문에서는 2가지 경우를 고려했는데, 첫 번째로 인어를 말뭉치에 자주 나타나는 단어열이라고 했을 때 단어열들의 엔트로피가 일정값 이상이면 연어로 추출했다 두 번째로 통사적 제약이 있는 연어를 주술하기 위해 앞 또는 뒤에 올 단어를 제약하는 단어의 엔트로피를 구해 일정값 미만이면 그 단어를 포함한 단어열을 연어로 추출했다. 실험은 품사 부착된 HANTCE 말뭉치를 가지고 수행했고, 젓 번째 방법으로 실험했을 때 엔드로피가 2이상인 단어열을 가지고 분리된 연어도 유도해냈다.

AI 본문요약

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• 연구 방법
• 연구 결과

제안 방법

• 2 절에 대한 표3에서 명사로 인한 선택 제약의 경우"(균, 이, 검출되)”처럼 우연히 말뭉치에 나타난단 어열들에 의해서 주출된 개수는 많았지만 정확률이 낮아졌다. 2, 3절의 방법으로 실험했을 때 엔트로피가 2 이상 인 80개의 stR중 25%만이 분리된 연어를 구성했다.
• 본 논문에서는 엔트로피 개념을 이용해 2가지 경우로 나눠 연어를 추출했다. 2.
• 분리된 연어는 연속된 연어(uninterrupted collocation )와 달리 중간에 다른 단어열의 삽입이 가능한 단어열이다. 이 절에서는 이러한 분리된 연어를 유도해내기 위해 먼 자 2.1 절의 방법으로 실험했을 때 연어로 주출되지 않은 엔트로피가 ki보다 작고 2 이상인 단어열들을 stm로 놓고 말뭉치에서 st. 를 포함하는 문장들을 추출한다. 그리고, 문장 내에서 공기하는 단어열 str, 가 2.

대상 데이터

• 실험은 품사 부착된 HANTEC 말뭉치를 가지고 수행했는데, 특정 분야에 속하는 말뭉치는 아니다. 실험 말뭉 치의 크기는 문장 수 541, 668개, 어절 수 7, 281, 736개, 형 태 소수 14, 335, 421개이다. 부착된 품사는【6]에 소개돼 있다.

성능/효과

• 또, 표에서 길이 5까지의 결과만 나타냈는데 긴 단어열도 엔트로피를 이용해 추출할 수 있다. 2.2 절에 대한 표3에서 명사로 인한 선택 제약의 경우"(균, 이, 검출되)”처럼 우연히 말뭉치에 나타난단 어열들에 의해서 주출된 개수는 많았지만 정확률이 낮아졌다. 2, 3절의 방법으로 실험했을 때 엔트로피가 2 이상 인 80개의 stR중 25%만이 분리된 연어를 구성했다.

후속연구

• 2절의 방법에 의해서는 통사적 제약이 있는 연어들을 추출했다. 또, 2.3절에서 분리된 연어도 유도해냈는데 날씨, 호텔 예약, 컴퓨터 매뉴얼 등 특정 분야에 속하는 말뭉치를 이용했다면 좀 더 좋은 결과를 얻었을 것이다. 이렇게 추출된 연어들은 기계 번역등 다양한 분야에 응용되어 그 질을 높일 수 있다.

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이 논문을 인용한 문헌

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