• 제목/요약/키워드: 철자지식

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온톨로지를 적용한 e-Learning 학습 자료 검색 시스템 (An Ontology-Applied Search System for Supporting e-Learning Objects)

  • 김현주;설진성;최현종;김태영
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.29-39
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    • 2006
  • 웹은 양적으로 폭발적인 성장을 이루게 되었지만 맥락적 의미의 결여로 사용자에게 검색에 대한 지적 부담을 높이고 있다. 정보의 양은 많으나 사용자에게 적합한 정보를 얻기 위하여 많은 노력을 기울여 검색 용어를 찾고 검색된 각 웹 문서들을 다시 살펴보아야 한다. 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web)에서 중요하게 다루어지고 있는 온툴로지를 이용하여 특정 도메인 컴퓨터 하드웨어 - 에 관한 맥락적 지식을 표현하고, 이를 이용한 e-Learning 학습 자료 검색 시스템을 설계 및 구현함으로써 검색의 주체인 학습자에게 적합한 교수-학습 자료와 그에 연관된 멀티미디어 자료들을 제공하도록 하였다. 또한 유사어나 철자 오류를 보정하여 검색하는 기능, 온톨로지 상의 클래스, 인스턴스, 프로퍼티를 이용하여 검색하는 등 다양한 부가 기능들을 추가함으로써 학습자 중심의 효율적인 검색시스템을 구현하였다.

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한국어 어휘 의미망(alias. KorLex)의 지식 그래프 임베딩을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 기법의 성능 향상 (Performance Improvement of Context-Sensitive Spelling Error Correction Techniques using Knowledge Graph Embedding of Korean WordNet (alias. KorLex))

  • 이정훈;조상현;권혁철
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.493-501
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    • 2022
  • This paper is a study on context-sensitive spelling error correction and uses the Korean WordNet (KorLex)[1] that defines the relationship between words as a graph to improve the performance of the correction[2] based on the vector information of the word embedded in the correction technique. The Korean WordNet replaced WordNet[3] developed at Princeton University in the United States and was additionally constructed for Korean. In order to learn a semantic network in graph form or to use it for learned vector information, it is necessary to transform it into a vector form by embedding learning. For transformation, we list the nodes (limited number) in a line format like a sentence in a graph in the form of a network before the training input. One of the learning techniques that use this strategy is Deepwalk[4]. DeepWalk is used to learn graphs between words in the Korean WordNet. The graph embedding information is used in concatenation with the word vector information of the learned language model for correction, and the final correction word is determined by the cosine distance value between the vectors. In this paper, In order to test whether the information of graph embedding affects the improvement of the performance of context- sensitive spelling error correction, a confused word pair was constructed and tested from the perspective of Word Sense Disambiguation(WSD). In the experimental results, the average correction performance of all confused word pairs was improved by 2.24% compared to the baseline correction performance.