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인공 지능 응용

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작성일 24-05-24 10:00

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순서
,기타,레포트

인공 지능 응용에 대한 자료입니다.
Cause 을 分析하면 다음과 같은 유형이 대부분이었습니다.
다.
하지만 잘못 Tagging된 경우를 分析하면 앞의 APP에서 나왔던 것과 유사한 Cause 이지만 빈도는 많이 줄었습니다. Brill’sTaggerorAnot , 인공 지능 응용기타레포트 ,

인공 지능 응용

Download : 인공 지능 응용.doc( 81 )

1. Brill’s Tagger정확도

전체 Corpus 를 APP에서 Simulation한 결과 分析
THAT 포함 전체 문장 수 약 275문장
잘못 分析된 문장의 수 23
정확도 약 91.6%

2. Apple Pie Parser의 정확도

전체 Corpus 를 APP에서 Simulation한 결과 分析
THAT 포함 전체 문장 수 약 275문장
잘못 分析된 문장의 수 49
정확도 약 82%

3. 비교 결과 分析

Apple Pie Parser와 비교결과 Brill’s Tagger 약 10% 정도 성능이 향상되었으며 APP에 비하여 보다 정확한 품사로 Tagging이 가능 하였습니다.
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.

설명

레포트/기타
Brill’sTaggerorAnot

인공 지능 응용에 대한 data(자료)입니다.

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