HMM 어휘 인식 모델 최적화를 이용한 베이시안 기법 인식률 향상
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 오상엽 | - |
dc.date.available | 2020-02-28T20:43:17Z | - |
dc.date.created | 2020-02-12 | - |
dc.date.issued | 2014 | - |
dc.identifier.issn | 1738-1916 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/13572 | - |
dc.description.abstract | HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 HMM(Hidden Markov Model) 모델 최적화를 이용한 베이시안 기법 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 HMM 어휘 인식에서 인식을 위한 모델 구성을 가우시안 믹스쳐 모델로 최적화한 인식 모델을 생성하였으며 베이시안 기법인 사전확률과 사후확률을 이용한 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘 인식률에서 97.9%의 인식률을 나타내었다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국디지털정책학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 디지털융복합연구 | - |
dc.title | HMM 어휘 인식 모델 최적화를 이용한 베이시안 기법 인식률 향상 | - |
dc.title.alternative | Bayesian Method Recognition Rates Improvement using HMM Vocabulary Recognition Model Optimization | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.doi | 10.14400/JDC.2014.12.7.273 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 디지털융복합연구, v.12, no.7, pp.273 - 278 | - |
dc.identifier.kciid | ART001898360 | - |
dc.citation.endPage | 278 | - |
dc.citation.startPage | 273 | - |
dc.citation.title | 디지털융복합연구 | - |
dc.citation.volume | 12 | - |
dc.citation.number | 7 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 오상엽 | - |
dc.subject.keywordAuthor | HMM | - |
dc.subject.keywordAuthor | Vocabulary Recognition | - |
dc.subject.keywordAuthor | Model Optimize | - |
dc.subject.keywordAuthor | Bayesian | - |
dc.subject.keywordAuthor | Recognition Rate | - |
dc.subject.keywordAuthor | HMM | - |
dc.subject.keywordAuthor | 어휘 인식 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 모델 최적화 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 베이시안 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 인식률 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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