DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 최성필 | ko |
dc.contributor.author | 송사광 | ko |
dc.contributor.author | 맹성현 | ko |
dc.date.accessioned | 2013-03-12T13:14:40Z | - |
dc.date.available | 2013-03-12T13:14:40Z | - |
dc.date.created | 2013-01-07 | - |
dc.date.created | 2013-01-07 | - |
dc.date.issued | 2012-04 | - |
dc.identifier.citation | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.19, no.2, pp.135 - 148 | - |
dc.identifier.issn | 2287-5905 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/102428 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 Predicate-Argument Tuple (PAT)를 기반으로 텍스트 간 심층적 근사 정렬(Approximate Alignment)을 통한 문장 단위 바꿔 쓰기표현(sentential paraphrase) 식별 모델을 제안한다. 두 문장 간의 PAT 기반 근사 정렬 결과를 바탕으로, 두 문장의 의미적 연관성을 효과 적으로 표현하는 다양한 정렬 자질(alignment feature)들을 정의함으로써, 바꿔쓰기표현 식별 문제를 지도 학습(supervised learning) 기반의 자 동 분류 모델로 접근하였다. 실험을 통해서 제안 모델의 가능성을 확인할 수 있었으며, 시스템의 오류 분석을 통해 제안 방법이 아직 해결하지 못하는 다양한 바꿔쓰기표현 유형들을 식별함으로써 향후 시스템의 성능 개선 방향을 도출하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국정보처리학회 | - |
dc.title | 술어-논항 튜플 기반 근사 정렬을 이용한 문장 단위 바꿔쓰기표현 유형 및 오류 분석 | - |
dc.title.alternative | Analysis of Sentential Paraphrase Patterns and Errors through Predicate-Argument Tuple-based Approximate Alignment | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 19 | - |
dc.citation.issue | 2 | - |
dc.citation.beginningpage | 135 | - |
dc.citation.endingpage | 148 | - |
dc.citation.publicationname | 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 | - |
dc.identifier.kciid | ART001658686 | - |
dc.contributor.localauthor | 맹성현 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 최성필 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 송사광 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 바꿔쓰기표현 인식 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 술어-논항 구조 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 근사 정렬 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 텍스트 함의 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 텍스트 마이닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 기계학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Paraphrase Recognition | - |
dc.subject.keywordAuthor | Predicate-Argument Structure | - |
dc.subject.keywordAuthor | Textual Entailment | - |
dc.subject.keywordAuthor | Text Mining | - |
dc.subject.keywordAuthor | Machine Learning | - |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.