기존의 자연언어처리 연구 중 품사 태깅과 동형이의어 태깅은 별개의 문제로 취급되었다. 그로 인해 두 문제를 해결하기 위한 모델 역시 서로 다른 모델을 사용하였다. 본 논문은 품사 태깅...
기존의 자연언어처리 연구 중 품사 태깅과 동형이의어 태깅은 별개의 문제로 취급되었다. 그로 인해 두 문제를 해결하기 위한 모델 역시 서로 다른 모델을 사용하였다. 본 논문은 품사 태깅과 동형이의어 태깅은 모두 문맥의 정보에 의존함에 착안하여 은닉마르코프모델을 이용하여 두 가지 문제를 동시에 해결하는 시스템을 구현하였다.
The part of speech tagging and homonym tagging were treated as the distinct problem among the existing natural language processing research. The model for solving two questions used the mutually different model due to it. Thus, the part of speech tagg...
The part of speech tagging and homonym tagging were treated as the distinct problem among the existing natural language processing research. The model for solving two questions used the mutually different model due to it. Thus, the part of speech tagging problem and homonym tagging problem implemented the system which this thought out because of being altogether dependent on the information of a context and used the hidden Markov model and solves two problems. Because of being the sejong corpus 11 million tagged with the part of speech and homonym, the proposed system did an unigram and bigram about the seperate word with extraction. |
