인공 지능 응용
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작성일 22-10-03 01:45
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인공 지능 응용
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Brill’sTaggerorAnot
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다.
Case 1: 관계사의 That을 형용사의 That으로 Scoping하여 잘못 Tagging하는
문제.
Case 2: 관계사의 That을 지시 대명사의 That으로 인식하여 잘못 Tagging
하는 문제
Case 3: 지시대명사의 That을 관계사의 That으로 인식하여 잘못 Tagging
하는 문제
4. MXPOST의 정확도
MXPOST는 설치 후 실행도중 Tagger.Project directory를 찾지 못하여 더 이상 진행이 불가하였습니다. 그리고 입력 자체가 한 Line당 한 문장의 입력만 가능하여 한 문장이 여러 line을 갖는 현재의 Corpus와는 비교를 할 수가 없었습니다.
인공 지능 응용에 대한 data(자료)입니다.
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1. Brill’s Tagger정확도
전체 Corpus자료(資料)를 APP에서 Simulation한 결과 analysis(분석)
THAT 포함 전체 문장 수 약 275문장
잘못 analysis(분석) 된 문장의 수 23
정확도 약 91.6%
2. Apple Pie Parser의 정확도
전체 Corpus자료(資料)를 APP에서 Simulation한 결과 analysis(분석)
THAT 포함 전체 문장 수 약 275문장
잘못 analysis(분석) 된 문장의 수 49
정확도 약 82%
3. 비교 결과 analysis(분석)
Apple Pie Parser와 비교결과 Brill’s Tagger 약 10% 정도 성능이 향상되었으며 APP에 비하여 보다 정확한 품사로 Tagging이 가능 하였습니다.
5. FNTBL의 정확도
FNTBL은 MXPOST와 마찬 가지로 설치 후 test방법을 검토 결과 Corpus 입력 자체가 한 Line당 한 word의 입력만 가능하고 각 문장 사이에는 Blank line이 있는 Format을 요구하여 한 문장이 여러 line을 갖는 현재의 Corpus와는 비교를 할 수가 없었습니다.
요인을 analysis(분석) 하면 다음과 같은 유형이 대부분이었습니다.
하지만 잘못 Tagging된 경우를 analysis(분석) 하면 앞의 APP에서 나왔던 것과 유사한 요인이지만 빈도는 많이 줄었습니다.
