품사별 자질을 이용한 한국어 품사부착의 성능 향상 = Improving Korean Part-of-speech tagging by Part-of-Speech specific features

국문 초록 (Abstract)

한국어 형태소분석 및 품사부착에서 일부 품사는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많으며, 일부 품사가 전체 오류의 대부분을 차지한다. 본 연구에서는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많은 품사를 대상으로, 각 품사에 적합한 자질을 이용하여 학습한, 정확률이 높은 분류기를 통계적 방식의 태거와 순차 결합하여 형태소분석/품사부착 성능을 향상하였다.
2003년 세종계획 품사 부착 말뭉치 200만 어절에서 학습하여 평가를 한 결과 기존 통계적 품사 부착기에 비해 정확도는 0.62% 향상되었으며, 오류는 13.12% 감소하였다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 기존 연구
• 3. 분류기
• 4. 분류기에 따른 자질
• 5. 실험 및 평가
• 6. 결론 및 향후 연구
• References