• Title/Summary/Keyword: F-Measure

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Context-sensitive Spelling Error Correction using Feed-Forward Neural Network (Feed-Forward Neural Network를 이용한 문맥의존 철자오류 교정)

  • Hwang, Hyunsun;Lee, Changki
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2015.10a
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    • pp.124-128
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    • 2015
  • 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.

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Zero Pronoun Resolution for Korean-English Spoken Language MT (한국어-영어 대화체 번역시스템을 위한 영형 대명사 해소)

  • Park, Arum;Ji, Eun-Byul;Hong, Munpyo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2011.10a
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    • pp.98-101
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    • 2011
  • 이 논문은 한-영 대화체 번역 시스템에서 영형 대명사 해소를 위한 새로운 방법론을 제시하였다. 영형 대명사는 문맥, 상황, 세상 지식으로부터 추론될 수 있는 문장에서 생략된 요소이다. 이 논문은 특히 주어-대명사 생략 현상에 대해 다루고 있는데, 그 이유는 드라마 대본이나 인스턴트 메신저 채팅과 같은 한국어 대화체에서는 매우 일반적인 현상이기 때문이다. 이 논문에서 우리는 많은 양의 지식을 요구하지 않는 간단한 방법론을 제시하였다. 평가결과 우리의 방법은 0.79의 F-measure 스코어를 달성하였고, 전체번역률의 측면에서는 약 4.1% 정도의 향상효과가 있었다.

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The Probabilistic Forcasting of Product's Surface Quality (제품 표면품질의 확률적 예측)

  • 여명구;양정회
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.20 no.43
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    • pp.47-57
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    • 1997
  • As a general index in surface quality of machined products, surface roughness is to measure worker's skill level, a ground product quality and machining accuracy, etc. The surface roughness is defined by a function of rotational speed and radius of a grinding wheel, distances of active grains composed of the wheel, and feed of a grinder's worktable. To predict surface roughness in horizontal surface grinding operations, probability distributions were used. Probability distribution functions(p.d.f.) of surface roughness were found as results when the size of active grains(=the radius of a grinding wheel) is given as uniform, exponential distribution, and the distance between active grains follows the distributions of uniform, exponential. For each pdf case, probabilistic features of surface roughness were also analyzed and presented. This study is a substantial step for determining mathematically the surface roughness instead of using empirical approaches. More works should be presented to develop a general model by which an accurate roughness value can be obtained in horizontal surface grinding operations.

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A study on the characteristic of fire protection covering for high strength concrete (고강도 콘크리트 내화피복 특성연구)

  • Song, Young-Chan;Lee, Sea-Hyun;Kim, Woo-Jae;Yang, Wan-Hee;Park, Dong-Cheol;Baik, Byung-Hoon
    • Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.429-432
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    • 2006
  • In this study a board was made with good fireproof materials of which test was conducted according to the fireproof test for KS F 2257 construction members, and the temperature in coated steel which has a possibility to explode with concrete surface was measured. It is not appropriate to use normal mortar or mortar covering mixed with P.P. fiber to take a measure to prevent the explosive splalling of high-strength concrete. To finalize an Al-Si (aluminosilicates) board-requires over 30mm in thickness at the minimum for the required fire resistance performance and explosion prevention.

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Improvement of Background Subtraction Algorithm using Intra-Frame Global Background Model (프레임 내 전체 배경 모델을 이용한 배경 분리 알고리즘의 정확도 개선)

  • Lee, Sang-Hoon;Kim, Gibak;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.160-163
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    • 2014
  • 본 논문에서는 프레임 내 전체 배경 모델을 도입하여 기존 배경 분리 알고리즘에서의 오검출을 줄여 정확도를 개선하고자 한다. 기존의 알고리즘은 프레임 간의 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경을 제외한 전경만을 검출한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 기존의 알고리즘을 통해 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리한다. 그 후 프레임 내 정보를 통해 전체 배경 모델을 만들고, 앞의 결과에서 한번 더 배경을 제외함으로써 검출 정확도를 개선하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset에 대해 실험을 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

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Improvement of Background Subtraction Algorithm using GrabCut (GrabCut 을 이용한 배경 분리 알고리즘의 정확도 개선)

  • Lee, Sang-Hoon;Kim, Gibak;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.129-132
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    • 2015
  • 본 논문에서는 기존의 배경 분리 알고리즘 결과에 GrabCut 알고리즘을 도입하여 보다 정확한 배경 분리를 수행하고자 한다. 기존의 알고리즘은 동영상의 프레임 간 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경과 전경을 분리한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리하는 기존의 배경 분리 알고리즘을 적용한다. 분리된 결과의 정확도를 향상시키기 위해 프레임 내의 정보를 이용하는 GrabCut 알고리즘을 적용한다. 즉, 본 연구에서는 동영상의 프레임 간 정보와 프레임 내 정보를 모두 이용하여 배경과 전경을 분리하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset 에 포함된 몇 가지 영상에 대해 실험 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

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Volume Resistivity Characteristies of Transformer Oils due to the Stirring Temperalure of BTA (BTA 교반온도에 따른 변압기유의 체적고유저항 특성)

  • 이용우;김석환;박문규;소병문;김왕곤;홍진웅
    • Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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    • 1997.11a
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    • pp.290-293
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    • 1997
  • In this paper, volume resistivity is studied so that the electrical properties for transformer oil due to the stirring temperature of BTA is investigated. A measurement of volume resistivity using the VMG-1000 highmegohm meter is recorded after 10 minutes when the each voltage, and DC 100[V], 250[V], 500[V] and 1000[V] is applied, according to the step voltage appliaction method. A coaxial cylindrical liquid electrode to measure volume resistivity of specimen is used, and its geometric capacitance is 16[pF].

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An Implementation of K-Means Algorithm improving cluster centroids decision methodologies (클러스터 중심 결정 방법을 개선한 K-Means Algorithm의 구현)

  • Cho, Si-Sung;Kim, Ho-Young;Oh, Hyung-Jin;Lee, Shin-Won;An, Dong-Un;Chung, Sung-Jong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.373-376
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    • 2002
  • K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K 개의 초기 클러스터중심(centroid)를 중심으로 K 개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. K-Means 알고리즘은 특성상 초기 클러스터 중심과 새롭게 생성된 클러스터 중심에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 본 논문에서는 K-Means Algorithm 의 초기 클러스터중심 선택 방법과 새로운 클러스터 중심 결정 방법을 개선한 변형 K-Means Algorithm을 제안한다. SMART 시스템에서 제안한 16가지 가중치 계산 방식에 의하여 두 알고리즘의 성능을 평가한 결과 제안한 변형 알고리즘이 재현률과 F-Measure 에서 20%이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수하였다.

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K-means Clustering Method according to Documentation Numbers (문서 수에 따른 가중치를 적용한 K-means 문서 클러스터링)

  • Cho, Cea-Sung;An, Dong-Un;Jeong, Sung-Jong;Lee, Shin-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.345-348
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    • 2003
  • 본 논문에서는 이 문서 클러스터링 방법 중 계층적 방법인 Kmeans 클러스터링 알고리즘을 이용하여 문서를 클러스터링 하고자 한다 기존의 Kmeans 클러스터링 알고리즘은 문서의 수가 많을 경우 하나의 클러스터링에 너무 많은 문서들이 할당되는 문제점이 있다. 이 치우침을 완화하고자 각 클러스터링에 할당된 문서 수에 따라서 문서에 가중치를 부여한 후 다시 클러스터링을 하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 정확률, 재현율을 결합한 조화 평균(F-measure)를 사용하여 평가하였으며 기존 알고리즘보다 9%이상의 성능 향상을 나타냈다.

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Clausal Segmentation for Event Sentences Using Named Entity Co-occurrence Information (개체명 공기 정보를 이용한 이벤트 문장의 단문 구조 분석)

  • Lim, Soo-Jong;Kim, Tae-Hyun;Hwang, Yi-Gyu;Yun, Bo-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.593-596
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    • 2002
  • 정보추출이란 자연어로 작성된 문서 집합에서 원하는 정보를 선택하여 구조화된 표현으로 생성하는 것을 말한다. 문장 단위로 정보 추출 작업을 수행할 때 추출되는 정보를 보유한 문장을 이벤트 문장이라고 정의하고 이러한 이벤트 문장의 구조를 분석하여 최종적으로 유용한 정보를 추출하기 위해서는 이벤트 문장의 구조를 파악하기 위해 이벤트 문장을 단문으로 분할하여 구조를 분석한다. 본 연구에서는 단문 구조 분석을 위해 일반적인 한국어 문장의 특성과 용언의 조사 정보를 이용하고 이러한 정보로 분석할 수 없는 문장에 대해서는 공기 정보를 사용한다. 사용되는 공기 정보는 개체명이 많이 사용되는 이벤트 문장의 특성을 이용하기 위하여 개체명으로 확장된 명사(개체명)-조사-용언의 공기 정보를 구축하여 사용한다. 개체명 확장된 공기 정보는 일반 공기 정보에 비해 이벤트 문장에서 F-Measure 기준으로 약 2%의 성능향상을 보인다.

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