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교정하기 위한 문장을 입력하는 입력부;입력 문장을 어절 단위로 검사하고 문맥 철자오류를 검색하는 오류 어절 검사부;교정 대상 어절과 단어 사전의 단어 사이의 편집거리를 계산하여 후보 단어를 선별하는 후보 선별부;교정 대상 어절의 주변 전체 문맥과 후보 선별부에서 걸러진 후보 단어들 간의 거리를 생성적 적대 신경망을 이용해 생성된 언어모형을 이용하여 계산하는 예측 후보 생성부;생성적 적대 신경망에서 만들어진 언어모형에서 계산된 단어 간의 거리 계산 값을 기반으로 최종 교정어를 선택하는 교정어 제시부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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제 1 항에 있어서, 예측 후보 생성부에서 생성적 적대 신경망은,으로 정의되고,D는 판별자, G는 생성자, 는 실제 데이터 분포이고 는 생성자에서 생성한 데이터의 분포이며, E는 예상되는 출력이고,생성자는 랜덤 벡터 z를 입력으로 받아 가짜 데이터을 생성하며, 판별자는 진짜 일 때 1 가짜일 때 0을 출력하고, 은 초기에 생성자에서 생성된 가짜 데이터를 판단하여 0, 실제 데이터 x를 입력으로 하는 는 1로 계산하는 것을 특징으로 하는 생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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제 1 항에 있어서, 오류 어절 검사부는 통계적 언어 모형(statistical language model)인 N-gram 모형으로,통계 후보어 집합 T가 대치되는 교정 대상 어절의 위치 의 주변 문맥 , , , 에 대해 통계 후보어들 중 최대가 되는 의 문맥 확률을 계산하고, 는 실제 문서에서 나타난 단어 W대신 오류에 의해 쓰일 수 있는 단어 Y가 오용될 확률이고,통계적 언어 모형은 후보어 집합 T에서 오류 검사 대상 어절이 통계 후보어들에 비해 확률이 높은지 낮은지만을 보고 오류 어절 유무를 판단하는 것을 특징으로 하는 생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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제 3 항에 있어서, 통계 후보어는 미리 구축된 3-gram 사전을 통해 얻어지며, 중심어 위치 '*'를 기준으로 양쪽 2어절의 범위의 3-gram을 검색하고,으로 정의되고,검색 목적은 중심어 위치 '*'의 주변 문맥 단어와 함께 나타나는 모든 통계 후보어를 검색하고, 검색된 단어들은 후보어 집합에 속하게 되며, 현재 교정 대상 검사 어절의 단어와 편집거리를 계산하여 가까운 단어들을 선별하는 것을 특징으로 하는 생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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제 4 항에 있어서, 예측 후보 생성부는 생성적 적대 신경망을 이용해 생성한 언어 모형을 사용하고,을 이용하여,언어 모형에 입력되는 문장 와 후보 선별부에서 선별된 교정 후보어 집합을 C라고 하고, 문맥의존 철자오류 교정 거리 값이 최대가 되는 를 선택하는 것을 특징으로 하는 생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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제 5 항에 있어서, 교정 후보어 집합을 나타내는 C는,으로 정의되고,편집거리 계산함수 EDF를 이용하여 중심어 를 기준으로 언어 모형의 전체 삽입 단어 사전과 설정된 편집거리를 만족하는 교정 후보어를 얻은 N개의 집합인 것을 특징으로 하는 생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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제 6 항에 있어서, 교정어 제시부는,을 이용하고, 입력 문맥의 내적값의 합을 구하며, 는 교정후보단어이고 은 교정후보단어의 주변 문맥의 크기, 는 교정후보단어와 문맥단어 간의 내적을 구하는 함수로 각 단어삽입 모형에서의 단어 간의 거리 값을 적용하는 부분이고, 는 미등록어를 처리하기 위한 평탄화(smoothing)값인 것을 특징으로 하는 생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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제 1 항에 있어서, 교정어 제시부는,교정 단어를 예측하기 위해서 생성적 적대 신경망에서 생성된 언어 모형에서 계산된 전체 단어 사전의 계산 값을 이용해 주변 문맥과 각 후보어의 거리 값을 구하고,계산된 거리 값을 기반으로 교정 후보어 중에 가장 높은 값을 최종 교정어를 판단하고, 해당 단어를 대치어로 제시하는 것을 특징으로 하는 생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 장치
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입력 문장을 어절 단위로 검사하여 철자오류의 가능성을 판단하는 단계;교정 대상 단어와 후보어가 될 언어 모형에서의 사전 단어들 간의 편집거리를 계산하는 단계;교정 대상 어절의 주변 전체 문맥과 후보 선별부에서 걸러진 후보 단어들 간의 거리를 생성적 적대 신경망을 이용해 생성된 언어모형을 이용하여 계산하여 교정 대상 어절을 대체할 단어를 계산하는 단계;순위화 된 정보를 바탕으로 최종 교정 단어를 제시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 생성적 적대 신경망을 이용한 문맥의존 철자오류 교정 방법
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