한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)

한국정보과학회 언어공학연구회 (Human and Language Technology)
권호 표지

SVM 모델을 이용한 중국어 장문 분할

Segmentation of Chinese Long Sentence Using Support Vector Machine

  • 김미훈 (포항공대 정보통신대학원 전자컴퓨터공학부) ;
  • 김미영 (포항공대 정보통신대학원 첨단기술연구 정보센터) ;
  • 김동일 (포항공대 정보통신대학원 첨단기술연구 정보센터) ;
  • 이종혁 (포항공대 정보통신대학원 첨단기술연구 정보센터)
  • Jin, Mei-Xun (Dept. of Graduate School for Information and Technology, POSTECH) ;
  • Kim, Mi-Young (Div. of Electrical and Computer Engineering, POSTECH, Advanced Information Technology Research Center(AITrc)) ;
  • Kim, Dong-Il (Div. of Electrical and Computer Engineering, POSTECH, Advanced Information Technology Research Center(AITrc)) ;
  • Lee, Jong-Hyeok (Div. of Electrical and Computer Engineering, POSTECH, Advanced Information Technology Research Center(AITrc))
  • 발행 : 2003.10.10
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초록

문장이 길면 구문분석의 정확률이 크게 낮아진다. 따라서 장문을 분할하여 분석하면 구문분석의 복잡도를 크게 줄일 수 있어 정확률 향상에 크게 기여할 수 있다. 특히, 중국어는 고립어로서, 교착어나 융합어와 비교할 때 자연어처리에 도움을 줄 수 있는 굴절이나 어미정보가 없어 구문분석에 어려움이 더욱 많다. 반면, 중국어 문자에서는 쉼표를 비교적 많이 사용하고 있고 또한 쉼표의 쓰임이 정확하므로 구문 분석에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 쉼표가 많이 쓰이고 있는 중국어 문장에서 해당 쉼표위치 문장 분할가능여부를 Support Vector Machine을 이용 판단하여 정확률 88.61%의 높은 분할 성능을 보였다.

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