文献

J-GLOBAL ID：201702288562684374   整理番号：17A0239202

言語知識のない韓国形態素解析を構築するためのグラフェンレベルアプローチ【Powered by NICT】

A grapheme-level approach for constructing a Korean morphological analyzer without linguistic knowledge

著者 (3件)： Choi Jihun (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea, 08826) ,  Youn Jonghem (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea, 08826) ,  Lee Sang-goo (Department of Computer Science and Engineering, Seoul National University, Seoul, Republic of Korea, 08826)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Big Data  ページ： 3872-3879  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 形態学的分析は,韓国語を処理するための必須の段階であるが,言語の高凝集特性に起因した。本論文では,基本処理単位としてグラフィームを使った言語特性を捉えることができる韓国形態素解析を構築するための新しいアプローチを提案した。著者らのモデルは,以前の言語知識を利用しないので,モデルは容易に他の訓練コーパスに適用することができる。著者らのモデルは,二つの連続した配列標識タスク:語彙形式回収と品詞タグ付けによる形態学的解析を行った。語い形態回復段階では,入力文の形態変化を元の形に回復した。品詞段階で,対応する品詞タグは,回復された形に付着している。実験結果は,このモデルが事前知識無しで構成される以前のモデルより優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 語彙 ,  *大韓民国 ,  凝集 ,  *形態素解析 ,  品詞 ,  モルフォロジー ,  コーパス ,  *言語
準シソーラス用語： 事前知識 ,  品詞タグ付け ,  韓国語 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 言語 ,  知識 ,  韓国 ,  形態素解析 ,  構築