정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
사용자의 입력 의도를 반영한 음절 N-gram 기반 한국어 띄어쓰기 및 붙여쓰기 오류 교정 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
A Korean Word Segmentation Error Correction System Reflecting User Intent based Syllable N-gram |
| 저자(Author) |
박서연
옥철영
Seoyeon Park
Cheolyoung Ock
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 27 NO. 03 PP. 0145 ~ 0150 (2021. 03) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기존의 자동 띄어쓰기 시스템은 사용자의 띄어쓰기 정보를 활용하지 않고 띄어쓰기를 모두 제거한 문장에 대해 공백을 삽입하는 방식으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 이러한 방식으로 띄어쓰기 오류를 교정할 경우, 사용자가 올바르게 입력한 띄어쓰기를 수정하는 문제와 사용자의 의도를 충분히 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 사용자가 입력한 의도를 반영한 음절 N-gram 기반 한국어 띄어쓰기 및 붙여쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 실험 결과, 오류가 10% 포함된 문장에 대해서 음절 단위 정확률 99.05%, 어절 단위 F1 score 95.57%라는 높은 성능을 보였다. 이는 사용자의 띄어쓰기 정보를 활용하지 않은 기존 방식보다 음절 단위 정확률 1.85%, 어절 단위 F1 score 5.84% 향상된 결과이다. 또한, 딥러닝 방식이 아닌 음절 확률 통계정보만을 사용함으로써 초당 2691.69 문장의 빠른 교정 속도를 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Previous researches on automatic spacing corrected errors by inserting spaces in sentences without utilizing the user’s spacing information. The present approach involves modifying the user’s input incorrectly and a problem that does not sufficiently reflect user intent. In this paper, we propose a syllable N-gram based Korean word segmentation system that reflects the user’s intent. The comparison between the proposed model and the model using previous methods demonstrated an increase in the syllable accuracy from 97.20% to 99.05% and the word F1 score from 89.73% to 95.57% in the proposed model. Also, the proposed model was able to correct 2691.69 sentences per second.
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| 키워드(Keyword) |
자동 띄어쓰기
한국어 띄어쓰기 및 붙여쓰기
사용자 의도 반영 띄어쓰기
음절 N-gram
automatic spacing
korean word segmentation
word segmentation reflecting user’s intent
syllable n-gram
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