Acknowledgement
이 논문은 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(R7119-16-1001, 지식증강형 실시간 동시통역 원천기술 개발)과 2017년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2017M3C4A7068187, 한국어 정보처리 원천 기술 연구 개발).
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2020.10a
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- Pages.179-183
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- 2020
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- 2005-3053(pISSN)
Named Entity Tagged Corpus Augmentation Using Co-hyponym Replacement
형제어 대체를 이용한 개체명 말뭉치 확장
- Kim, Jae-Kyun (Korea Maritime and Ocean University) ;
- Kim, Chang-Hyun (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Cheon, Min-Ah (Korea Maritime and Ocean University) ;
-
Park, Hyuk-Ro
(Chonnam National University)
;
- Kim, Jae-Hoon (Korea Maritime and Ocean University)
- Published : 2020.10.14
Abstract
말뭉치는 기계학습 및 심층학습을 위한 필수 자원이다. 한국어 개체명의 경우 학습에 사용할 잘 정제된 개체명 부착 말뭉치가 충분하지 않다. 말뭉치 정제 작업은 시간적, 경제적으로 많은 비용이 소모된다. 따라서 본 논문에서는 적은 양의 말뭉치를 이용하여 말뭉치를 자동적으로 확장하는 방법을 제안한다. 특별히 소규모 말뭉치에 속하는 문장의 단어에 대한 형제어들을 선정하여 형제어의 확률추출을 기반으로 대체함으로써 새로운 문장을 생성함으로써 말뭉치 확장하는 방법이다. 본 논문에서는 확장된 말뭉치를 이용해서 대부분의 시스템에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다. 앞으로 단어의 삭제 및 삽입 등 다양한 방법으로 좀 더 다양한 문장을 생성할 수 있을 것으로 생각합니다.