• 한국음향학회지
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• 제21권6호
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• pp.543-551
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• 2002

이 논문에서는 20,000 단어급의 대어휘를 대상으로 실시간 연속음성 인식을 수행할 수 있는 탐색 방법을 제안한다. 기본적인 탐색 방법은 토큰 전파 방식의 비터비 (Viterbi) 디코딩 알고리듬을 이용한 1 패스로 구성된다. 언어 모델 네트워크를 도입하여 다양한 언어 모델들을 일관된 탐색 공간으로 구성하도록 하였으며, 프루닝(pruning) 단계에서 살아남은 토큰들로부터 동적으로 탐색 공간을 재구성하였다. 용이한 후처리를 위해 워드그래프 및 N개의 최적 문장을 출력할 수 있도록 비터비 알고리듬을 수정하였다. 이렇게 구성된 디코더는 20,000 단어급 데이터 베이스에 대해 테스트하였으며 인식률 및 RTF측면에서 평가되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.229-236
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• 2003

개체명 인식은 질의응답 시스템이나 정보 추출 시스템에서 필수 불가결한 과정이다. 이 논문에서는 HMM 기반의 복합 명사 구성 원리를 이용한 한국어 개체명 인식 방법에 대해 설명한다. 한국어에서 많은 개체명들이 하나 이상의 단어로 구성되어 있다. 또한, 하나의 개체명을 구성하는 단어들 사이와 개체명과 개체명 주위의 단어 사이에도 문맥적 관계를 가지고 있다. 본 논문에서는 단어들을 개체명 독립 단어, 개체명 구성 단어, 개체명 인접 단어로 분류하고, 개체명 관련 단어 유형과 품사를 기반으로 HMM을 학습하였다. 본 논문에서 제안하는 개체명 인식 시스템은 가변길이의 개체명을 인식하기 위해 트라이그램 모델을 사용하였다. 트라이그램 모델을 이용한 HMM은 데이터 부족 문제를 가지고 있으며, 이를 해결하기 위해 다단계 백-오프를 이용하였다. 경제 분야 신문기사를 이용한 실험 결과 F-measure 97.6%의 결과를 얻었다.