한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용 (Journal of KIISE:Software and Applications)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

자료 빈약성을 해소하기 위한 말뭉치 크기의 예측

Estimation of the Corpus Size for Solving Data Sparseness

  • 양단희 (연세대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 임수종 (LG 증권 IS개발팀 연구원) ;
  • 송만석 (연세대학교 컴퓨터과학과)
  • 발행 : 1999.04.01

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초록

대량의 말뭉치(corpus)로부터 구문 정보나 의미 정보를 컴퓨터를 사용하여 자동으로 발췌하려는 연구가 활발하다. 그러나 실용적인 자연언어처리 시스템이 되기 위해 필요한 망라성(coverage)과 견고성(robustness)을 갖기 위해 어느 정도 규모의 말뭉치가 필요한지에 대한 연구는 극히 미비하다. 본 연구는 '우리말큰사전'상의 주요 4가지 품사에 속하는 단어들을 중심으로 상이 단어(different words) 수와 말뭉치 크기간의 상관관계를 통계적으로 고찰하여 수학적 예측함수(estimating functions)를 구한다. 그리고 이를 통해 자료 빈약성(data sparseness)현상을 타당한 수준으로 감소시켜 말뭉치를 기반 자연어처리의 신뢰도를 높이기 위해 요구되는 말뭉치 크기를 예측한다. 또한 예측된 말뭉치 크기를 근거로 합리적인 말뭉치 구축 방법을 제안한다.

키워드

참고문헌

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