Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))

  • 2015.10a
  • /
  • Pages.124-128
  • /
  • 2015
  • /
  • 2005-3053(pISSN)
Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회)
권호 표지

Context-sensitive Spelling Error Correction using Feed-Forward Neural Network

Feed-Forward Neural Network를 이용한 문맥의존 철자오류 교정

  • Published : 2015.10.17
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

문맥의존 철자오류는 해당 단어만 봤을 때에는 오류가 아니지만 문맥상으로는 오류인 문제를 말한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 문맥정보를 보아야 하지만, 형태소 분석 단계에서는 자세한 문맥 정보를 보기 어렵다. 본 논문에서는 형태소 분석 정보만을 이용한 철자오류 수정을 위한 문맥으로 사전훈련(pre-training)된 단어 표현(Word Embedding)를 사용하고, 기존의 기계학습 알고리즘보다 좋다고 알려진 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 적용한 시스템을 제안한다. 실험결과, 기존의 기계학습 알고리즘인 Structural SVM보다 높은 F1-measure 91.61 ~ 98.05%의 성능을 보였다.

Keywords