• 제목/요약/키워드: morphological annotation corpora

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커널 Ripple-Down Rule을 이용한 태깅 말뭉치 오류 자동 수정 (Automatic Correction of Errors in Annotated Corpus Using Kernel Ripple-Down Rules)

  • 박태호;차정원
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권6호
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    • pp.636-644
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    • 2016

  • 자연어처리에서 기계학습을 위한 학습 말뭉치는 매우 중요하다. 정제된 대량의 말뭉치는 자연어처리 시스템에 직접 영향을 준다. 본 논문에서는 대량의 말뭉치 오류를 자동으로 수정하는 새로운 방법을 제안한다. 오류 말뭉치와 정답 말뭉치에서 사람이 태깅한 문서의 특성을 반영한 수정 규칙을 자동으로 생성하였다. 수정 규칙은 RDR(Ripple-Down Rules)를 사용하여 표현하였다. 수정 방법의 가치를 보이기 위해 품사 부착 말뭉치와 개체명 부착 말뭉치에 대해서 실험하였으며 두 분야에서 유의미한 결과를 보였다. 이 방법은 대량의 말뭉치를 제작할 때 오류를 최소화하는 방법으로 사용이 가능하다.

  • https://doi.org/10.5626/JOK.2016.43.6.636 인용 KSCI