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Structural SVM을 이용한 한국어 띄어쓰기 및 품사 태깅 결합 모델
Joint Models for Korean Word Spacing and POS Tagging using Structural SVM
초록
한국어 띄어쓰기 모듈과 품사 태깅 모듈을 2단계로 연결하는 파이프라인(pipeline) 방식은 앞 단계인 띄어쓰기 모듈의 오류가 뒷단계에 누적이 되는 단점이 있다. 이러한 오류 누적을 없애고 앞 단계인 띄어쓰기 모듈에서 뒷단계의 품사 정보를 사용할 수 있게 하기 위해서, 본 논문에서는 structural SVM을 이용한 한국어 띄어쓰기 및 품사 태깅 결합 모델을 제안한다. 실험결과 띄어쓰기 단일 모델과 품사 태깅 단일 모델을 파이프라인 방식으로 연결할 경우 96.77%의 품사 태깅 성능을 보였으나, 띄어쓰기 및 품사 태깅 결합 모델은 96.99%의 품사 태깅 성능을 보였다.
키워드
띄어쓰기; 품사태깅; 형태소 분석; 결합모델; word spacing; POS tagging; morpheme analysis; joint model
- 제목
- Structural SVM을 이용한 한국어 띄어쓰기 및 품사 태깅 결합 모델
- 제목 (타언어)
- Joint Models for Korean Word Spacing and POS Tagging using Structural SVM
- 저자
- 이창기
- 발행일
- 2013-12
- 유형
- Y
- 저널명
- 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
- 권
- 40
- 호
- 12
- 페이지
- 826 ~ 832