KCI등재후보
단순명사의 통계적 언어처리를 이용한 복합명사 표현방법 연구
저자
발행기관
학술지명
융복합지식학회논문지(The Society of Convergence Knowledge Transactions)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
수록면
19-24(6쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
본 논문에서는 대용량 음성인식 시스템의 성능향상을 위하여 최대우도추정법(Maximum likelihood Estimation)에 기반한 한국어 관심지점(POI: Point Of Interest) 복합명사 분해 알고리즘을 제안한다. 내비게이션 및 114 안내시스템에서는 백만개 이상의 POI를 사용하고 있으며 복합명사를 단순명사로 분해해서 사용되는 것이 성능향상 및 시스템 효율에 도움이 된다. 통계적 우도정보에 기반하여 복합명사를 단위명사로 분해하기 위해서는 상향식 알고리즘을 사용한다. 초기 단어명사로 1음절, 1음절+2음절, 1음절+2음절+3음절 등 세 가지 방식으로 활용하여 훈련 코퍼스에서 통계적 우도값 만을 이용해서 단위명사를 통합하는 알고리즘을 비교하였다. 실험 코퍼스를 통해 성능 비교를 한 결과 1음절+2음절 초기 단어명사를 사용하였을 경우가 다른 방법에 의한 것보다 13.1% 정도 문법 복잡도를 줄이는 성능을 얻었다.
더보기In this paper, we propose a decomposition algorithm of compound nouns based on maximum likelihood estimation in Korean POI(Point Of Interests) nouns for a speech recognition system. There are a million of POI’s in navigation system as well as 411 directory system so that compound nouns need to be decomposed into basic nouns for performance improvement and system efficiency. Bottom-up approach is used for generating basic nouns from compound nouns in the algorithm based on statistical likelihood information. Three approaches that use one syllable only, one+two syllable, one+two+three syllable, respectively, as intial basic nouns are developed to generate basic nouns for optimizing statistical likelihood value in the training text corpus and compared each other in the test corpus. One+two syllable as initial basic nouns yield the best performance that the language complexity of 13.1% can be reduced by the comparison with other approaches.
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