애플 파이 파서 Apple pie parser와 복문 Detect Algorithm의 결과 비교

소개글

애플 파이 파서 Apple pie parser와 복문 Detect Algorithm의 결과 비교에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 복문일 경우 Apple Pie Parser가 복문의 범위를 scoping 하는 위치가 몇% correct한가?

2. 원인 분석

3. Sentence가 복문 or 중문인 두 문장 이상의 합쳐진 문장일 때 문장의 끝을 알아내는 Algorithm 기술

4. 자신의 Algorithm의 Accuracy를 표시

본문내용

1. 복문일 경우 Apple Pie Parser가 복문의 범위를 scoping 하는 위치가 몇% correct한가?
관계사(접속사)의 Scoping 범위를 APP에서 Simulation한 결과 분석
복문 문장의 수 728문장
Scoping이 잘못된 문장의 수 145
정확도 약 80%
2. 원인 분석.
원인을 분석하면 다음의 유형이 대부분임.
Case 1: 관계사(접속사)로 쓰인 품사를 형용사로 취급하여 뒤의 단어까지 같이 Scoping하는 문제
Case 2: 관계사(접속사)의 용도를 지시 대명사로 취급하여 뒤의 단어까지 같이 Scoping하는 문제
Case 3: 관계사(접속사)의 Scope이 문장 끝까지 포함하는 불구하고 중간의 목적
절 앞에서 끝나는 것으로 간주하여 Scoping하는 문제.
Case 4: 관계사(접속사)의 Scope이 and로 연결되는 문장의 끝까지 인데 And
앞에서 끝나는 것으로 간주하여 Scoping하는 문제.
Case 5: 관계사(접속사)를 지시대명사의 주어로 쓰여 Scoping하는 문제.
3. Sentence가 복문 or 중문인 두 문장 이상의 합쳐진 문장일 때 문장의 끝을 알아내는 Algorithm 기술
복문 (중문) 경우의 절의 끝을 알기 위해서는 이 용도로 쓰이는 경우의 문장 구조를 먼저 살펴볼 필요가 있다.
문장의 case들을 분석해 보면
1.하나의 Sentence S (이후 S1, S2와 같이 쓰임)를 다음과 같이 정의:
NP (S) + VP
NP (S) + VP + 부사구(ADVP) or 형용사구(ADJP)
NP (S) + VP + 전치사구(PP)
전치사구(PP) + NP (S) + VP + 명사구(NP) 부사구(ADVP) or 형용사구(ADJP)
or 전치사구(PP)
부사구(ADVP) or 형용사구(ADJP) + NP (S) + VP + 부사구(ADVP) or 형용사구
(ADJP) or 전치사구(PP)
2.중문의 구조
S1 (Sentence 1) + 등위 접속사 + S2 (Sentence 2)
등위 접속사: and, but , or, so

키워드

Apple pie parser,   Algorithm,   알고리즘,   scoping,   Detect,   Sentence