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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강인철 (고려대학교) 이도길 (고려대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2020년도 종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2020.10
수록면
57 - 61 (5page)

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자연어 텍스트의 전처리 과정에서 철자 오류 처리는 생각보다 까다롭다. 특히 단어 기준으로는 오류가 아닌 문맥상 오류의 경우 문맥 전체 정보를 봐야 하기에 이를 해결하기 위해선 규칙 혹은 통계 기반 방법을 사용해야 한다. 하지만 이 두 방법 모두 언어 전문가의 도움을 받지 않고서는 해결이 쉽지 않고 높은 성능 또한 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 어려움과 단점을 보완할 수 있는 인공 신경망 모델인 시퀀스 투 시퀀스(Sequence to Sequence)와 어텐션(Bahdanau Attention)을 통해 문맥 기반 철자 오류 교정 시도하였다. 그 결과 현장 적용에 있어 신용 할 수 있는 성능의 모델을 구축할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 시퀀스 투 시퀀스(Sequence to Sequence)와 어텐션(Bahdanau Attention) 문맥기반 오타 교정 모델
Ⅳ. 실험과 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

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