KOMORAN

Komoran 3.0

Bahasa Inggris | Korea

Komoran adalah singkatan dari Ko Rean Mor Phologicar , yang merupakan penganalisa morfologis Korea yang diwujudkan dalam Java.

Fitur utama

• Diimplementasikan dengan java murni
  • Karena dikembangkan hanya sebagai 100% Java, dapat digunakan di mana saja di lingkungan tempat Java dipasang.
• Perpustakaan Eksternal Independen
  • Tidak ada masalah ketergantungan dengan perpustakaan eksternal hanya menggunakan perpustakaannya sendiri.
• Berat ringan
  • Ini juga dapat dioperasikan pada sekitar 50MB memori dengan menangani pemrosesan sendiri dan kamus trie.
• Penggunaan yang mudah
  • Setelah menerapkan perpustakaan, Anda hanya dapat menggunakan satu baris dalam kode sumber untuk menggunakan penganalisa morfologis.
• Mudah dikelola
  • Ini terdiri dari file teks biasa, sehingga sangat mudah dibaca dan dapat diedit segera.
• Hasil Analisis Baru
  • Tidak seperti analisis morfologis lainnya, dapat dianalisis dalam bentuk ruang yang mengandung ruang.

Demo dan contoh

• Anda dapat memeriksa hasil analisis terlebih dahulu di situs Komoran.
• Kalimat Masukan: Korea adalah Republik Demokratik.

instalasi

Silakan merujuk ke dokumen 'Instal'.

Penggunaan cepat

Silakan merujuk ke dokumen, 'Ikuti analisis Morner dalam 3 menit'.

Contoh penggunaan

• Contoh analisis
• Contoh pembelajaran model
• Contoh Analisis Spark2 (Scala)

Bahan referensi Komoran

Ini adalah referensi yang disediakan oleh Shineware, yang mengembangkan Komoran.

• Anda dapat melihat Komoran Pendahuluan dan demo di beranda Shineware.
• Anda dapat merujuk pada instalasi Komoran dan digunakan dalam dokumen resmi Komoran.
• Silakan kunjungi Komoran Slack dan bagikan cara menggunakan dan tips.

Data pembungkus resmi

Ini adalah data pembungkus resmi yang dikembangkan oleh Shineware.

• Anda dapat menggunakan Komoran untuk Python di Pykomoran.

Bahan referensi lainnya

Ini adalah referensi yang dibuat pengguna.

• Hyunjoong Kim telah merilis versi Python dari Komoran3py (/lovit/komoran3py).

kutipan

 @misc{komoran,
author = {Junsoo Shin, Junghwan Park, Geunho Lee},
title = {komoran},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {url{https://github.com/shineware/KOMORAN}}

Makalah Referensi (2019 ~ 2020)

Tesis domestik

[2020]

• Woo Yun -Hee, dan Kim Hyun -Hee. "Petisi untuk Prediksi Topik Petisi Nasional dan Jawaban Berbasis Pembelajaran yang mendalam." Jurnal Pemrosesan Informasi. Perangkat Lunak dan Rekayasa Data 9.2 (2020): 45-52.
• Choi Byung -seo, Lee Ik -hoon, dan Lee Sang -gu. "Urutan yang kuat dalam kata-kata baru dan jarak kesalahan penganalisa morfologi Korea berbasis urutan." 47.1 (2020): 70-77.
• Lee Hyun -seop, dan Kim Jin -deok. "Desain sistem rekomendasi video serupa menggunakan morfologi yang diekstraksi dari kelompok data besar." Tesis Masyarakat Informasi dan Komunikasi Korea 24.2 (2020): 172-178.

[2019]

• Park Jong -in, dan Kim Nam -Kyu. "Beberapa dokumen vektor melalui dekomposisi dokumen gabungan yang bermakna." Penelitian Informasi Cerdas 25.3 (2019): 19-41.
• Ahn Jung -won, Kang Ye -Mi, dan Kim Gun -dong. "Pelajari preferensi pengguna sesuai dengan jenis jawaban saat berbicara dengan speaker AI." Konferensi Konferensi Masyarakat Desain Korea (2019): 227-228.
• Woo kyung -jin, dan soo -hyun. "Perbandingan Analisis Cetakan Hangul Menurut Jenis Kalimat." Buku Konferensi Masyarakat Ilmu Informasi Korea (2019): 1388-1390.
• Kim Si -eun, dan Kim Min -Oo. "Desain Counseling Chatbot untuk mengidentifikasi emosi." Proseding Konferensi Kiit. 2019.
• Lee Min -jung, dan Kim Yong -hyun. "Klasifikasi Otomatis Jenis VOC." Konferensi Jatuh Masyarakat Teknik Industri Korea (2019): 2756-2780.
• Kim Hyun -Ji, dkk. "Perubahan persepsi sosial melalui analisis kerangka berita skizofrenia dan skizofrenia." Jurnal Masyarakat Informasi Sastra Korea 53.4 (2019): 285-307.
• Sae -Mi Lee, dan Hong Soon -Gu. "Analisis Tren Blockchain Menggunakan Teknik Pemodelan Topik." Buku Konferensi TIK Perempuan Informasi dan Komunikasi Korea (2019): 44-47.
• Han Jung -hoon, Gu So -hyun, dan Lee Han -joo. "Analisis pers kesetaraan gender atlet pria dan wanita." Jurnal Masyarakat Olahraga Sosial Korea 78 (2019): 217-229.
• Lee Hyun -Seop, dkk. "Kata -kata yang dirancang dan sistem ekstrak morfologis untuk analisis kata kunci." Bar Konferensi Masyarakat Informasi dan Komunikasi Korea 23.2 (2019): 538-539.
• Yoon Jae -Yeon. Teknik Ringkasan Tinjauan Produk Mempertimbangkan informasi tambahan. 2019. PhD Themis. Sekolah Pascasarjana Universitas Nasional Seoul.
• Shin Jin -Seop, dkk. "Berapa banyak yang harus saya simpan dokumen? Koleksi Presentasi Akademik Masyarakat Sains Informasi Korea (2019): 850-852
• Heo Kwang -ho, Ko Young -joong, dan Seo Jung -eyeon. "Terjemahan mesin berbahasa multiple rendah untuk meningkatkan terjemahan bahasa sumber daya." Buku Konferensi Masyarakat Ilmu Informasi Korea (2019): 649-651.
• Park Chan -Min, dkk. "Keputusan Embedding Elmo Korea." Buku Konferensi Masyarakat Ilmu Informasi Korea (2019): 608-610.
• Choi Min -sung, dan Rumah Sakit Ond. "Perbandingan Analisis Emosional Model BI-LSTM Menurut kualitas morfologi." Proseding Konferensi Kiit. 2019.
• Lee di -ah, dan Kim Hye -jin. "Analisis tren penelitian yang terkait dengan tempat domestik dan asing menggunakan teknik penambangan teks." Korea Biblia Society 30.2 (2019): 189-209.
• Hong Ki -hye, dan Choi Min -Ji. "Analisis Komparatif Tren Penelitian Kesejahteraan Sosial dan Kesejahteraan Pendidikan Menggunakan Analisis Jaringan Teks." Kesejahteraan Sosial Sekolah 46 (2019): 25-51.
• Kim, Soohyon, dkk. "Penambangan Teks untuk Analisis Ekonomi." Tersedia di SSRN 3405781 (2019).
• Baejin. "Metode penulisan humaniora menggunakan penulisan kuliah dan data besar." Literatur 143 (2019): 395-421.
• Jung Ji -Oo, dkk. "Penelitian tentang sistem klasifikasi dokumen yang relevan melalui kesamaan dokumen." Jurnal Teknik Penyiaran 24.1 (2019): 77-86.
• KO Myung -Hyun, dkk. "Penelitian atas nama nama individu untuk memprediksi informasi dialog yang efisien." Jurnal Teknik Penyiaran 24.1 (2019): 58-66.

Kertas luar negeri

[2020]

• Jee, H., M. Tamariz, dan R. Shillcock. "Sistematisitas yang terdengar makna juga ditemukan dalam bahasa Korea."
• Park, Seungsoo, dan Manhee Lee. "Artas: Sistem Analisis Tren Penelitian Otomatis untuk Keamanan Informasi." Proseding Simposium ACM Tahunan ke -35 tentang Komputasi Terapan. 2020.
• Choi, Nong Suk, Hansung Kim, dan Dongyoung Sohn. "Memetakan Sosial Kesedihan: Pendekatan Komputasi untuk Distribusi Kecemasan Spatiotemporal." Ulasan Komputer Ilmu Sosial (2020): 0894439320914505.
• Jin, Hoon, dan Dong-Won Joo. "Metode dan langkah -langkah untuk mendiagnosis kemungkinan kebangkrutan perusahaan menggunakan berita besar -besaran." Transaksi IEIE tentang Pemrosesan & Komputasi Cerdas 9.1 (2020): 13-21.

[2019]

• Heo, Yoonseok, Sangwoo Kang, dan Donghyun Yoo. "Terjemahan mesin saraf multimodal dengan gambar berlabel lemah." IEEE Access 7 (2019): 54042-54053.
• Nam, Chung-Hyeon, dan Kyung-Sik Jang. "Kne: Metode ekspansi kamus otomatis menggunakan kasus penggunaan untuk analisis morfologis." Jurnal Teknik Konvergensi Informasi dan Komunikasi 17.3 (2019): 191-197.
• Lee, Joohong, Dongyoung Sohn, dan Yong Suk Choi. "Alat untuk analisis spatio-temporal kecemasan sosial dengan data Twitter." Proseding Simposium ACM/SIGAPP ke -34 pada komputasi yang diterapkan. 2019.
• IHM, Sun-Young, Ji-Hye Lee, dan Young-Ho Park. "Skip-Gram-Kr: Korea kata embedding untuk pengelompokan semantik." IEEE Access 7 (2019): 39948-39961.
• Kwon, Sunjae, Youngjoong Ko, dan Jungyun Seo. "Representasi vektor yang efektif untuk pengakuan bernama Korea." Surat Pengenalan Pola 117 (2019): 52-57.
• Kim, Jayong, dan y. Yi Mun. "Aplikasi Pemodelan Hybrid untuk sistem peringkat lirik otomatis untuk remaja." Konferensi Eropa tentang Pengambilan Informasi. Springer, Cham, 2019.
• Edmiston, Daniel, dan Taeuk Kim. "Evaluasi Intrinsik Informasi Gramatikal dalam Tanah Kata." (2019).
• Xu, Guanghao, Youngjoong Ko, dan Jungyun Seo. "Meningkatkan terjemahan mesin saraf dengan memfilter data paralel sintetis." Entropi 21.12 (2019): 1213.
• Kim, Tae-ho, dkk. "Konversi suara emosional menggunakan pembelajaran multitask dengan teks-ke-bicara." ARXIV Preprint ARXIV: 1911.06149 (2019).
• Yoo, Kang Min, Taeuk Kim, dan Sang-go Lee. "Jangan hanya menggaruk permukaan: Meningkatkan representasi kata untuk Korea dengan Hanja." ARXIV Preprint ARXIV: 1908.09282 (2019).
• Lee, Sang Yup, dan Min Ho Ryu. "Menjelajahi karakteris komentar dan komentator berita online dengan pendekatan pembelajaran mesin." Telematika dan Informatika 43 (2019): 101249.
• Jae-yon, Lee, dan Kim Hyunjoo. "Penambangan Teks Munhwa (Budaya): Kasus majalah populer di Korea 1930-an." Acta Koreana 22.2 (2019).
• Kong, Hyesoo, dan Wooju Kim. "Menghasilkan kalimat ringkasan menggunakan autoencoder yang diatur secara permusuhan dengan konteks bersyarat." Sistem Pakar dengan Aplikasi 130 (2019): 1-11.
• Jo, Wonkwang, dan Myoungsoon Anda. "Pembingkaian Kebijakan Kesehatan Media Berita dan Implikasinya untuk Komunikasi Pemerintah: Analisis Penambangan Teks Cakupan Asuransi Berita di Korea Selatan." Kebijakan Kesehatan 123.11 (2019): 1116-1124.

Dokumen Referensi (2019 ~ 2020)

• X-proyek, berusaha mengembangkan sains dan teknologi dalam partisipasi publik
• Perbandingan kinerja kalimat yang terpisah oleh penganalisa olahraga Korea
• Teks Penambangan (Teks Pertambangan Iran (01)
• [1 orang] Saya membuat aplikasi buku harian ..!
• Kasus Aplikasi Perusahaan Penambangan Teks
• Aplikasi penganalisa morfologis Korea Komoran
• Mari kita lakukan analisis sentimen di lingkungan percikan (1)