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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이정훈 (부산대학교) 김민호 (부산대학교) 권혁철 (부산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제7호
발행연도
2017.7
수록면
446 - 451 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2017.23.7.446

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2022

한국어 어휘 의미망(alias. KorLex)의 지식 그래프 임베딩을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 기법의 성능 향상
이정훈 ,  조상현 ,  권혁철 멀티미디어학회논문지 2022.03 학술저널

2021

비감독 학습 뉴럴 언어모형 기반의 문맥의존 철자오류 교정
이정훈 정보융합공학과 2021.01 학위논문

2017

통계적 문맥의존 철자오류 교정 기법의 향상을 위한 지역적 문서 정보의 활용
이정훈 ,  김민호 ,  권혁철 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2017.07 학술저널
Default 연산과 보간을 이용한 통계적 문맥의존 철자오류 교정 기법의 고도화
이정훈 전기전자컴퓨터공 2017.01 학위논문
문맥의존 철자오류 후보 생성을 위한 통계적 언어모형 개선
이정훈 ,  김민호 ,  권혁철 멀티미디어학회논문지 2017.01 학술저널

2016

지역적 문서 빈도를 이용한 통계적 문맥의존 철자오류 교정 기법의 향상
이정훈 ,  김민호 ,  권혁철 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료
말뭉치 간 보간 평탄화를 사용한 통계적 문맥의존 철자오류 교정 기법의 성능 향상
이정훈 ,  김민호 ,  권혁철 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.06 학술대회자료
Default 연산 알고리즘을 적용한 통계적 문맥의존 철자오류 교정 기법의 성능 향상
이정훈 ,  김민호 ,  권혁철 한국어정보학회 학술대회 2016.01 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서의 문맥의존 철자오류(Context-Sensitive Spelling Error) 교정 기법은 샤논(Shannon)의 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 논문에서 제안하는 교정 기법의 향상에는 보간(interpolation)을 사용하며, 일반적인 보간 방법은 확률의 중간 값을 채우는 방식으로 N-gram에 존재하지 않는 빈도를 (N-1)-gram과 (N-2)-gram 등에서 얻는다. 이와 같은 방식은 동일 통계 말뭉치를 기반으로 계산하는데 제안하는 방식에서는 통계 말뭉치와 교정 문서간의 빈도 정보를 이용하여 보간 한다. 교정 문서의 빈도를 이용하였을 때 이점은 다음과 같다. 첫째 통계 말뭉치에 존재하지 않고 교정 문서에서만 나타나는 신조어의 확률을 얻을 수 있다. 둘째 확률 값이 모호한 두 교정 후보가 있더라도 교정 문서를 참고로 교정하게 되어 모호성을 해소한다. 제안한 방법은 기존 교정 모형보다 정밀도와 재현율의 성능향상을 보였다.
#문맥의존 철자오류 교정 #확률언어모형 #자연언어처리 #텍스트 마이닝 #지역적 문서 빈도 #context-sensitive spelling error correction #statistical language model #natural language processing #text mining #local document frequency

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 통계적 문맥의존 철자오류 교정
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Minho Kim, Hyuk-chul Kwon, Sungki Choi, Context-sensitive Spelling Error Correction using Eojeol N-gram, Journal of KIISE, 41.12: 1081- 1089, 2014. (in Korean) C. W. Young, C. M. Eastman, and R. L. Oakman, An analysis of ill-formed input in natural language queries to document retrieval systems, Information Processing and Management, Vol. 27, No. 6, pp. 615-622, 1991. A. M. Wing, and A. D. Baddeley, Spelling errors in handwriting: a corpus and distributional analysis, Cognitive processes in spelling, London: Academic Press, pp. 251-285, 1980. Kenneth W. Church and William A. Gale, Probability scoring for spelling correction, Statistics and Computing, Vol. 1, No. 2, pp. 93-103, 1991. Eric Brill and Robert C. Moore, An improved error model for noisy channel spelling correction, Proc. ACL ‘00 Proceedings of the 38th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics, pp. 286-293, 2000.

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