[Now] 영한 기계 번역 품사 집합과 펜트리뱅크 코퍼스 품사 집합간의 품사 대응
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작성일 22-11-13 10:04
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품사 대응에서 발생하는 오류는 그 이유를 크게 두 가지로 나누어 볼 수 있따 첫째, 품사 결정 모델의 전단계인 형태소 analysis(분석) 단계에서의 오류로 인해, 품사 대응에 사용하는 特性정보가 부족하여 잘못된 펜트리뱅크의 품사로 대응되는 경우이다. 예를 들어, 그림 1에서 ‘work’의 시제 정보 중 현재 시제 정보가 없다면 기계 번역의 품사 v는 VB(동사원형)로만 대응된다된다. 품사 대응에서 발생하는 오류는 품사 태깅 모듈의 성능에 큰 影響(영향)을 준다. 품사 대응에서 발생하는 오류는 그 이유를 크게 두 가지로 나누어 볼 수... , 영한 기계 번역 품사 집합과 펜트리뱅크 코퍼스 품사 집합간의 품사 대응기타레포트 ,
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다. 이러한 오류도 다시 두 가지 경우로 나눌 수 있따 한 가지는 단어의 서로 다른 쓰임에 대해 동일하게 태깅된 경우이고 또다른 한 가지는 데이터 부족 문제로 발생하는 경우이다. 둘째, 특정 단어들의 경우 형태소 analysis(분석) 단계에서 analysis(분석) 된 품사의 종류가 펜트리뱅크에서 관찰된 품사의 종류보다 많아서 발생하는 경우다. 이 경우에, 품사 대응은 올바르게 되지만 문맥상 올바른 품사에 대한 펜트리뱅크 코퍼스에서 관찰된 확률 정보가 없게 된다된다. 전자의 경우는 그림 1의 ‘all’과 같이 펜트리뱅크에서 DT, PDT, RB로만 태깅된 경우…(省略)
품사 대응에서 발생하는 오류는 품사 태깅 모듈의 성능에 큰 influence을 준다. 그래서 품사 태깅에서 올바른 품사가 탈락하게 된다된다. 품사 대응에서 발생하는 오류는 그 이유를 크게 두 가지로 나누어 볼 수...
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영한 기계 번역 품사 집합과 펜트리뱅크 코퍼스 품사 집합간의 품사 대응
품사 대응에서 발생하는 오류는 품사 태깅 모듈의 성능에 큰 영향을 준다.
