An Implementation of Neuro-Fuzzy Korean Spelling Corrector Using Keyboard Arrangement Characteristics

자판 배열 특성을 이용한 Neuro-Fuzzy 한국어 철자 교정기의 구현

  • Jung, Han-Min (Computer Science & Engineering Department Pohang Institute of Science & Technology) ;
  • Lee, Geun-Bae (Computer Science & Engineering Department Pohang Institute of Science & Technology) ;
  • Lee, Jong-Hyeok (Computer Science & Engineering Department Pohang Institute of Science & Technology)
  • 정한민 (포항공과대학 전자계산학과) ;
  • 이근배 (포항공과대학 전자계산학과) ;
  • 이종혁 (포항공과대학 전자계산학과)
  • Published : 1993.10.08

Abstract

본 논문은 신경망과 퍼지 이론을 결합한 한국어 철자 교정기 KSCNN(Korean Spelling Corrector using Neural Network)에 대하여 기술한다. KSCNN은 퍼셉트론(perceptron) 학습을 이용한 연상 메모리(associative memory)로 구성되며 자판 배열 특성을 고려한 퍼지 멤버쉽 함수에 의해 신경망의 입력값을 정한다. 본 철자 교정기의 장점은 인지적인 방법으로 철자를 교정하기 때문에 기존의 VA나 BNA와는 달리 오류의 종류에 영향을 받지 않으며 교정된 철자나 후보자들에 대한 견인값(attraction value)을 측정하여 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다는 데 있다. 또한, 본 논문은 실험을 통해서 퍼지 멤버쉽 함수에 의한 입력 노드의 활성화가 자판 배열특성을 고려할 수 있기 때문에 시스템의 성능을 향상시킨다는 사실을 보여준다.

Keywords