인공 지능 응용
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작성일 23-01-21 18:12
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하지만 잘못 Tagging된 경우를 分析(분석)하면 앞의 APP에서 나왔던 것과 유사한 原因이지만 빈도는 많이 줄었습니다.
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
M…(생략(省略))5. FNTBL의 정확도
6. Brill’s Tagger의 Tagging 결과의 예.
,기타,레포트
인공 지능 응용
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레포트/기타
설명
다.
原因을 分析(분석)하면 다음과 같은 유형이 대부분이었습니다.
1. Brill’s Tagger정확도
전체 Corpus자료(data)를 APP에서 Simulation한 결과 分析(분석)THAT 포함 전체 문장 수 약 275문장
잘못 分析(분석)된 문장의 수 23
정확도 약 91.6%
2. Apple Pie Parser의 정확도
전체 Corpus자료(data)를 APP에서 Simulation한 결과 分析(분석)THAT 포함 전체 문장 수 약 275문장
잘못 分析(분석)된 문장의 수 49
정확도 약 82%
3. 비교 결과 分析(분석)
Apple Pie Parser와 비교결과 Brill’s Tagger 약 10% 정도 성능이 향상되었으며 APP에 비하여 보다 정확한 품사로 Tagging이 가능 하였습니다. Brill’sTaggerorAnot , 인공 지능 응용기타레포트 ,Brill’sTaggerorAnot
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