KOMORAN

コモラン3.0

英語|韓国語

コモランは、Javaに具体化された韓国の形態学的分析装置であるKo Rean Mor Phologicarの略です。

主な機能

• Pure Javaで実装されています
  • 100％Javaとしてのみ開発されたため、Javaがインストールされている環境のどこでも使用できます。
• 外部ライブラリ独立
  • 独自のライブラリのみを使用して、外部ライブラリに依存する問題はありません。
• 軽量
  • また、自己ユニット処理とTrie Dictionaryを処理することにより、約50MBのメモリで操作できます。
• 簡単な使用
  • ライブラリを適用した後、ソースコードで1つの行を使用して、形態学的分析器を使用できます。
• 管理しやすい
  • 通常のテキストファイルで構成されているため、非常に読みやすく、すぐに編集できます。
• 新しい分析結果
  • 他の形態分析装置とは異なり、スペースを含むスペースの形で分析できます。

デモと例

• Komoranサイトの分析結果を事前に確認できます。
• 入力文：韓国は民主共和国です。

インストール

「インストール」ドキュメントを参照してください。

迅速な使用

「3分でMorner分析に従ってください」という文書を参照してください。

使用例

• 分析の例
• モデル学習の例
• Spark2分析の例（Scala）

コモラン参照資料

これは、Komoranを開発したShinewareが提供するリファレンスです。

• ShinewareのホームページでKomoranの紹介とデモを見ることができます。
• Komoranのインストールを参照し、Komoran公式文書で使用できます。
• Komoran Slackにアクセスして、使用方法とヒントを共有してください。

公式ラッパーデータ

これは、Shinewareによって開発された公式のラッパーデータです。

• PykomoranのPythonにKomoranを使用できます。

その他の参考資料

これは、ユーザーが作成したリファレンスです。

• Hyunjoong Kimは、Komoran3py（/lovit/komoran3py）のPythonバージョンをリリースしました。

引用

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

参照ペーパー（2019〜2020）

国内論文

[2020]

• Woo Yun -Hee、Kim Hyun -Hee。 「国家請願のトピックと深い学習に基づいた回答の予測の請願。」情報処理ジャーナル。ソフトウェアおよびデータエンジニアリング9.2（2020）：45-52。
• Choi Byung -Seo、Lee Ik -Hoon、Lee Sang -Gu。 「新しい単語で強いシーケンスと、シーケンスに基づいた韓国の形態分析装置の間隔。」 47.1（2020）：70-77。
• Lee Hyun -Seop、Kim Jin -Deok。 「ビッグデータクラスターから抽出された形態を使用した同様のビデオ推奨システム設計。」韓国情報通信協会論文24.2（2020）：172-178。

[2019]

• パク・ジョン - イン、キム・ナム・キュー。 「複合ドキュメントの意味のある分解による複数のベクトル文書。」インテリジェント情報リサーチ25.3（2019）：19-41。
• Ahn Jung -Won、Kang Ye -Mi、Kim Gun -Dong。 「AIスピーカーと話すときの答えの種類に応じて、ユーザーの好みを研究します。」韓国デザイン協会会議（2019）：227-228。
• ウキョン - ジン、スーヒョン。 「文の種類による格納型分析の比較。」 The Korean Information Science Society Conference Book（2019）：1388-1390。
• キム・シュン、キム・ミン・ソー。 「感情を特定するためのチャットボットのデザインをカウンセリングします。」 KIIT会議の手続き。 2019年。
• Lee Min -jung、Kim Yong -Hyun。 「VOCタイプの自動分類。」韓国工業工学協会秋会議（2019）：2756-2780。
• キム・ヒョン-Ji、他「統合失調症と統合失調症のニュースフレーム分析による社会的認識の変化。」韓国文学情報協会ジャーナル53.4（2019）：285-307。
• Sae -mi Lee、Hong Soon -Gu。 「トピックモデリング手法を使用したブロックチェーントレンド分析。」韓国情報通信協会女性ICT会議書（2019）：44-47。
• Han Jung -Hoon、Gu So -Hyun、Lee Han -joo。 「男性と女性のアスリートの男女平等のプレス分析。」 Journal of the Korean Society of Social Sports 78（2019）：217-229。
• Lee Hyun -Seop、et al。 「キーワード分析のために、設計された単語と形態学的抽出システム。」韓国情報通信協会の会議バー23.2（2019）：538-539。
• Yoon Jae -Yeon。製品レビューの要約手法追加情報を考慮してください。 2019。PhDThemis。ソウル国立大学大学院。
• Shin Jin -Seop、et al。 「文書をいくら保存すればいいですか？韓国情報科学協会のアカデミックプレゼンテーションコレクション（2019）：850-852
• Heo Kwang -Ho、Ko Young -Joong、Seo Jung Yeon。 「リソース言語の翻訳を改善するための低い言語の機械翻訳」。 The Korean Information Science Society Conference Book（2019）：649-651。
• Park Chan -Min、et al。 「韓国のエルモ埋め込み決定。」 The Korean Information Science Society Conference Book（2019）：608-610。
• Choi Min -Sung、およびOND病院。 「形態の質に応じたBI-LSTMモデルの感情分析の比較。」 KIIT会議の手続き。 2019年。
• リー・イン・イン・ア・ア、そしてキム・ヘジン。 「テキストマイニング技術を使用した国内および外国の場所に関連する研究動向の分析。」 Korea Biblia Society 30.2（2019）：189-209。
• Hong Ki -Hye、およびChoi Min -Ji。 「テキストネットワーク分析を使用した学校の社会福祉と教育福祉研究の傾向の比較分析。」 School Social Welfare 46（2019）：25-51。
• キム、スヒヨン他「経済分析のためのテキストマイニング。」 SSRN 3405781（2019）で入手可能。
• バエジン。 「大学の執筆とビッグデータを使用した人文科学の執筆方法。」文献143（2019）：395-421。
• Jung Ji -Soo、et al。 「文書の類似性を介した関連文書分類システムに関する研究。」放送工学ジャーナル24.1（2019）：77-86。
• Ko Myung -Hyun et al。 「効率的な対話情報を予測するための個々の名前の名前に関する研究。」放送エンジニアリングジャーナル24.1（2019）：58-66。

海外の論文

[2020]

• Jee、H.、M。Tamariz、およびR. Shillcock。 「韓国語でも見られる意味のある系の体系性。」
• パーク、スングー、マンヒーリー。 「Artas：情報セキュリティのための自動研究動向分析システム。」応用コンピューティングに関する第35回ACMシンポジウムの手続き。 2020。
• チェ、ノン・スク、ハンズン・キム、ドンヨン・ソン。 「社会的苦痛のマッピング：不安の時空間分布への計算アプローチ。」社会科学コンピューターレビュー（2020）：089439320914505。
• ジン、フン、ドンウォンジュ。 「大規模なニュースを使用して、企業破産の可能性を診断するための方法とステップ。」スマート処理とコンピューティングに関するIEIEトランザクション9.1（2020）：13-21。

[2019]

• Heo、Yoonseok、Sangwoo Kang、およびDonghyun Yoo。 「弱くラベル付けされた画像を備えたマルチモーダルニューラルマシン翻訳。」 IEEE Access 7（2019）：54042-54053。
• ナム、チョンヒョン、キョンシク・チャン。 「KNE：形態学的分析のためのユースケースを使用した自動辞書拡張方法。」 Journal of Information and Communication Convergence Engineering 17.3（2019）：191-197。
• Lee、Joohong、Dongyoung Sohn、Yong Suk Choi。 「Twitterデータを使用した社会不安の時空間分析のためのツール。」応用コンピューティングに関する第34 ACM/SIGAPPシンポジウムの手順。 2019年。
• Ihm、Sun-Young、Ji Hye Lee、Young-Ho Park。 「Skip-gram-kr：セマンティッククラスタリング用の韓国語の埋め込み」 IEEE Access 7（2019）：39948-39961。
• Kwon、Sunjae、Youngjoong Ko、およびJungyun Seo。 「韓国語の名前の認識のための効果的なベクトル表現。」パターン認識レター117（2019）：52-57。
• キム、ジャヨン、Y。 yi mun。 「青年向けの自動化された歌詞評価システム向けのハイブリッドモデリングアプリ。」情報検索に関する欧州会議。スプリンガー、チャム、2019年。
• エドミストン、ダニエル、テウク・キム。 「単語埋め込み内の文法情報の本質的な評価。」 （2019）。
• Xu、Guanghao、Youngjoong Ko、およびJungyun Seo。 「合成並列データをフィルタリングすることにより、神経機械の翻訳を改善します。」エントロピー21.12（2019）：1213。
• キム、テホ、他「テキストからスピーチを使用したマルチタスク学習を使用した感情的な音声変換。」 Arxiv Preprint Arxiv：1911.06149（2019）。
• Yoo、Kang Min、Taeuk Kim、Sang-Go Lee。 「表面をひっかくだけではありません。ハンジャで韓国語の単語表現を強化します。」 Arxiv Preprint Arxiv：1908.09282（2019）。
• リー、サン・イップ、そしてミン・ホリュウ。 「機械学習アプローチでオンラインニュースコメントとコメンターのキャラクターを探索します。」 Telematics and Informatics 43（2019）：101249。
• ジェヨン、リー、キム・ヒンジュー。 「ムンワのテキストマイニング（文化）：1930年代の韓国の人気の雑誌の場合。」 Acta Koreana 22.2（2019）。
• Kong、Heesoo、Wooju Kim。 「条件付きコンテキストで敵対的な正規化された自動エンコーダーを使用した要約文を生成します。」アプリケーションを備えたエキスパートシステム130（2019）：1-11。
• Jo、Wonkwang、Myoungsoon You。 「ニュースメディアの健康政策のフレーミングと政府のコミュニケーションへの影響：韓国におけるニュース保険の報道のテキスト採掘分析。」健康政策123.11（2019）：1116-1124。

参照文書（2019〜2020）

• X-Project、公共の参加において科学技術を開発しようとしています
• 韓国のスポーツ分析者による文の個別のパフォーマンスの比較
• テキストマイニング（テキストマイニングイラン（01）
• [1人]私は日記アプリを作りました..！
• テキストマイニング会社アプリケーションケース
• コモラン韓国の形態学的分析装置アプリケーション
• Spark環境で感情分析をしましょう（1）