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NTIS 바로가기한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2018 Oct. 12, 2018년, pp.394 - 399
최성용 (한국외국어대학교 언어어인지과학과, 디지털언어지식콘텐츠연구센터(DICORA)) , 신동혁 (한국외국어대학교 언어어인지과학과, 디지털언어지식콘텐츠연구센터(DICORA)) , 황창회 (한국외국어대학교 언어어인지과학과, 디지털언어지식콘텐츠연구센터(DICORA)) , 유광훈 (한국외국어대학교 언어어인지과학과, 디지털언어지식콘텐츠연구센터(DICORA)) , 남지순 (한국외국어대학교 언어어인지과학과, 디지털언어지식콘텐츠연구센터(DICORA))
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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SNS 텍스트에서 많이 나타나는 유형은? | 본 연구는 SNS 텍스트에서 형태소 분석기로 분석되지 않는 비정규토큰 유형 중 고빈도로 나타나는 의존명사 내포 어형의 형태소를 인식할 수 있는 LGG 기반 패턴문법 사전 구축과 그 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. SNS 텍스트에서는 기존의 정형화된 텍스트와 달리, 띄어쓰기 오류로 인한 미분석어가 매우 높은 빈도로 나타나는데, 특히 의존명사를 포함한 유형이 20% 이상을 차지하며 가장 빈번한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 의존명사를 내포한 비정규토큰의 띄어쓰기 오류 문제를 효과적으로 처리하기 위해, 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반한 패턴문법 사전을 구축하였다. | |
SNS 텍스트에서 발견되는 표준 문법 규정을 지키지 않은 비정형 표현의 예는? | (1) a. 10% 할인된 가격에 즐길수있어요. b. 처음엔 빠졌던데 다시 돌아가는중이에요 ㅠㅠ. c. 블로그 보고 왔는데 초밥은 매력 없네욤ㅎㅎㅎ. d. 화이링~ 우리 선수들 힘내세요!!!!. | |
의존명사를 내포한 비정규토큰의 띄어쓰기 오류 문제를 효과적으로 처리하기 위해 구축한것은? | SNS 텍스트에서는 기존의 정형화된 텍스트와 달리, 띄어쓰기 오류로 인한 미분석어가 매우 높은 빈도로 나타나는데, 특히 의존명사를 포함한 유형이 20% 이상을 차지하며 가장 빈번한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 의존명사를 내포한 비정규토큰의 띄어쓰기 오류 문제를 효과적으로 처리하기 위해, 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반한 패턴문법 사전을 구축하였다. 이를 SNS 코퍼스에 적용하여 성능을 평가한 결과, 정확률 91. |
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