KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.2
no.12
/
pp.881-888
/
2013
A pre-analyzed dictionary is used to increase the speed and the accuracy of morphological analyzers and to decrease the over-generation. However, if the dictionary includes 'Insufficiently-analyzed word-phrases', which do not include all the possible analysis of the word-phrase, it may cause the decrease of the analysis accuracy. In this paper, we measure the accuracy changes according to the number of word-phrase frequency and the size changes of corpus by Sejong corpus. And performance of integrate system(SMA with pre-dictionary) is highest when sufficient analysis rate of pre-dictionary is more than 99.82%. Also pre-dictionary is constructed with word-phrase that frequency more than 32(64) when size of corpus is 1,600,000(6,300,000) word-phrase.
The Journal of Korean Association of Computer Education
/
v.18
no.6
/
pp.81-88
/
2015
Along with advent of Web 3.0 era and advanced technologies of IoT(Internet of Things), massive amounts of information are generated. Reflecting this trend, this paper developed a semi-automatic construction tool for named entity dictionary based on active learning. Our proposed method chose error candidates to verify among the preliminary results using initial trained model and re-trained the model for correctly labeled data by user. We adopt active learning approach for minimizing human effort utilized metadata features of Wikipedia. Based on experimental results using our tool, we show that 68.6% errors were automatically corrected.
National research and development(R&D) information is information generated in the process of performing R&D based on programs and projects issued by national government departments, and includes information from various research fields as ordered by various departments. Therefore, for efficient R&D information retrieval, it is necessary to build a national R&D terminology dictionary that can reflect the characteristics of such national R&D information. In this study, we propose a method for constructing a national R&D terminology dictionary by applying the classification of science and technology standards used to specify the research field in national R&D information. We will discuss the structural characteristics of national R&D project information and the usefulness of the project keyword, and explain the status of national R&D information by the National Standard Science and Technology Classification(NSSTC) Codes and the characteristics of the national R&D terminologies. Based on this, a method for building a national R&D terminology dictionary is defined in terms of the type and structure of the terminology dictionary, preliminary construction procedures, and refining rules. The national R&D terminology dictionary built on the basis of this study can be used in various ways such as expansion of search terms using Korean-English equivalent words and synonyms when searching national R&D information, clarifying the scope of search using NSSTC, and providing user convenience functions using term explanation information.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.2
no.1
/
pp.35-42
/
2013
Developing English-Korean machine translation system requires the construction of information about the languages, and the amount of information in English-Korean transfer dictionary is especially critical to the translation quality. Newly created words are out-of-vocabulary words and they appear as they are in the translated sentence, which decreases the translation quality. Also, compound nouns make lexical and syntactic analysis complex and it is difficult to accurately translate compound nouns due to the lack of information in the transfer dictionary. In order to improve the translation quality of English-Korean machine translation, we must continuously expand the information of the English-Korean transfer dictionary by collecting the out-of-vocabulary words and the compound nouns frequently used. This paper proposes a method for expanding of the transfer dictionary, which consists of constructing corpus from internet newspapers, extracting the words which are not in the existing dictionary and the frequently used compound nouns, attaching meaning to the extracted words, and integrating with the transfer dictionary. We also develop the tool supporting the expansion of the transfer dictionary. The expansion of the dictionary information is critical to improving the machine translation system but requires much human efforts. The developed tool can be useful for continuously expanding the transfer dictionary, and so it is expected to contribute to enhancing the translation quality.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.10
no.3
/
pp.391-396
/
2024
This study proposes a novel reverse N-Gram approach to overcome the limitations of traditional N-Gram methods and enhance performance in building an entity dictionary specialized for the healthcare sector. The proposed reverse N-Gram technique allows for more precise analysis and processing of the complex linguistic features of healthcare-related big data. To verify the efficiency of the proposed method, big data on healthcare and digital health announced during the Consumer Electronics Show (CES) held each January was collected. Using the Python programming language, 2,185 news titles and summaries mentioned from January 1 to 31 in 2010 and from January 1 to 31 in 2024 were preprocessed with the new reverse N-Gram method. This resulted in the stable construction of a dictionary for natural language processing in the healthcare field.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
1991.10a
/
pp.44-57
/
1991
In the transfer machine translation, transfer dictionary decides the complexity of the transfer phase and the quality of translation according to the types and precision of informations supplied in the dictionary. Using the phrasal level translated informations within the human readable dictionary, human being translates a source sentence correctly and naturally. In this paper, we propose the verb transfer dictionary in which the various informations are constructed so the machine readable format that the Korean-to-English machine translation system can utilize them. In the proposed dictionary, we first provide the criterions by which an appropriate target verb is selected in phrase-to-phrase translations without an additional semantic analysis in transfer phase. Second, we provide the concrete sentence structure of a target verb so that we can resolve the expressive gaps between two languages and reduce the complexity of the various structure transfer in word-to-word translation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
/
v.25
no.10
/
pp.1183-1192
/
1988
In this paper, we describe heuristic information-added morphological dictionary and connection table, and automatic MUNJEUL separation process on the basis of least cost method for efficient morphological analysis. It is simplified the composition of connection and inflective word information by mutually interconnect conjugation table with connection tables. As a result, the applicability of system is increased. Translation dictionary consists of analysis and generation part and, increase the applicability by describing frequently using termination phrase which is extracted statistically as idiom and the procedure directly on the dictionary for the efficiency of analysis process and more natural generation of translation sentence.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.12
no.11
/
pp.5278-5283
/
2011
One approach for very high speed korean morphological analysis is to use pre-built morphological results in dictionary. It pays the high cost to build this morphological pattern dictionary manually, besides the dictionary may contain errors. This paper proposes a method to generate morphological patterns automatically using Korean morphological synthesis. The experiment shows that we automatically generate 86% morphological patterns for analyzing Korean sentences. It takes 52.68 seconds for the morphological system using the patterns to analyze 403MB Korean corpus on 2.8GHz Window system.
Accurate suppressive jamming is a prominent problem faced by radar equipment. It is difficult to solve signal detection problems for extremely low signal to noise ratios using traditional signal processing methods. In this study, a joint sensing dictionary based compressed sensing and adaptive iterative optimization algorithm is proposed to counter suppressive jamming in information domain. Prior information of the linear frequency modulation (LFM) and suppressive jamming signals are fully used by constructing a joint sensing dictionary. The jamming sensing dictionary is further adaptively optimized to perfectly match actual jamming signals. Finally, through the precise reconstruction of the jamming signal, high detection precision of the original LFM signal is realized. The construction of sensing dictionary adopts the Pei type fast fractional Fourier decomposition method, which serves as an efficient basis for the LFM signal. The proposed adaptive iterative optimization algorithm can solve grid mismatch problems brought on by undetermined signals and quickly achieve higher detection precision. The simulation results clearly show the effectiveness of the method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2010.04a
/
pp.352-352
/
2010
It is difficult to settle the well-designed local terminology for imaging report in the hospital information system (HIS). One of the major reasons is the local terminology with poor contents have been used in the hospital. Thus, we mapped the locally used terms in nuclear medicine imaging report to the SNOMED-CT, which had been widely used in the electronic medical record system, for implementation of hospital information system. Preliminary construction of terminology dictionary was done by mapping of local terms to SNOMED-CT and LexCare Suite. Further study may be warranted.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.