영한 기계 번역 품사 집합과 펜트리뱅크 코퍼스 품사 집합간의 품사 대응
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작성일 22-09-18 02:13
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예를 들어, 그림 1에서 ‘work’의 시제 정보 중 현재 시제 정보가 없다면 기계 번역의 품사 v는 VB(동사원형)로만 대응된다 둘째, 특정 단어들의 경우 형태소 analysis 단계에서 analysis된 품사의 종류가 펜트리뱅크에서 observation된 품사의 종류보다 많아서 발생하는 경우다. 이 경우에, 품사 대응은 올바르게 되지만 문맥상 올바른 품사에 대한 펜트리뱅크 코퍼스에서 observation된 확률 정보가 없게 된다 그래서 품사 태깅에서 올바른 품사가 탈락하게 된다 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.순서
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품사 대응에서 발생하는 오류는 품사 태깅 모듈의 성능에 큰 effect(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 ,
다. 전자의 경우는 그림 1의 ‘all’과 같이 펜트리뱅크에서 DT, PDT, RB로만 태깅된 경우…(투비컨티뉴드 )
품사 대응에서 발생하는 오류는 품사 태깅 모듈의 성능에 큰 effect을 준다. 품사 대응에서 발생하는 오류는 그 이유를 크게 두 가지로 나누어 볼 수...
품사 대응에서 발생하는 오류는 품사 태깅 모듈의 성능에 큰 영향을 준다. 품사 대응에서 발생하는 오류는 그 이유를 크게 두 가지로 나누어 볼 수 있따 첫째, 품사 결정 모델의 전단계인 형태소 analysis 단계에서의 오류로 인해, 품사 대응에 사용하는 特性(특성)정보가 부족하여 잘못된 펜트리뱅크의 품사로 대응되는 경우이다.
