KOMORAN

Komoran 3.0

Inglês | coreano

Komoran significa Ko Rean Mor Phologicar , que é um analisador morfológico coreano incorporado em Java.

Principais características

• Implementado com java puro
  • Como foi desenvolvido apenas como 100% Java, pode ser usado em qualquer lugar do ambiente em que o Java seja instalado.
• Independente da Biblioteca Externa
  • Não há problema de dependência com a biblioteca externa usando apenas sua própria biblioteca.
• Peso leve
  • Também pode ser operado com cerca de 50 MB de memória, lidando com o processamento de auto -unidades e dicionários de trie.
• Uso fácil
  • Após aplicar a biblioteca, você pode usar apenas uma linha no código -fonte para usar um analisador morfológico.
• Fácil de gerenciar
  • É composto por um arquivo de texto regular, por isso é altamente legível e pode ser editado imediatamente.
• Novos resultados de análise
  • Ao contrário de outros analisadores morfológicos, ele pode ser analisado em uma forma de espaços que contêm espaços.

Demo e exemplo

• Você pode verificar os resultados da análise com antecedência no site Komoran.
• Sentença de entrada: a Coréia é uma república democrática.

instalação

Consulte o documento 'Install'.

Uso rápido

Consulte o documento: 'Siga a análise Morner em 3 minutos'.

Exemplos de uso

• Exemplo de análise
• Exemplo de aprendizado de modelo
• Exemplo de análise Spark2 (Scala)

Material de referência Komoran

Esta é uma referência fornecida pela Shineware, que desenvolveu Komoran.

• Você pode ver a introdução e a demonstração do Komoran na página inicial do Shineware.
• Você pode consultar a instalação do Komoran e usar no documento oficial do Komoran.
• Visite o Komoran Slack e compartilhe como usar e dicas.

Dados oficiais do invólucro

Esses são os dados oficiais do wrapper desenvolvidos pela Shineware.

• Você pode usar o Komoran para Python em Pykomoran.

Outros materiais de referência

Esta é uma referência que os usuários fizeram.

• Hyunjoong Kim lançou a versão Python de Komoran3py (/Lovit/Komoran3py).

cotação

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

Artigo de referência (2019 ~ 2020)

Tese doméstica

[2020]

• Woo yun -hee e kim hyun -hee. "Petição de previsão de tópicos nacionais de petição e respostas de aprendizado profundo". Jornal de processamento de informações. Engenharia de Software e Dados 9.2 (2020): 45-52.
• Choi Byung -seo, Lee Ik -Hoon e Lee Sang -gu. "Uma sequência forte em novas palavras e erros de espaçamento para analisadores morfológicos coreanos baseados em sequência". 47.1 (2020): 70-77.
• Lee Hyun -seop e Kim Jin -deok. "Design de sistema de recomendação de vídeo semelhante usando a morfologia extraída de aglomerados de big data". Tese da Sociedade de Informação e Comunicação coreana 24.2 (2020): 172-178.

[2019]

• Park Jong -in e Kim Nam -kyu. "Múltiplos documentos vetoriais através da decomposição significativa de documentos compostos". Intelligent Information Research 25.3 (2019): 19-41.
• Ahn Jung -won, Kang Ye -mi e Kim Gun -Dong. "Estude sobre a preferência do usuário de acordo com o tipo de resposta ao conversar com os alto -falantes da IA". Conferência da Conferência da Sociedade de Design Coreano (2019): 227-228.
• Woo Kyung -jin e Soo -Hyun. "Comparação da análise do molde do hangul de acordo com o tipo de frase". O Livro da Conferência da Sociedade de Ciências da Informação da Informação (2019): 1388-1390.
• Kim Si -Eun e Kim Min -Soo. "Aconselhando o design do chatbot para identificar emoções". Procedimentos da Conferência do KIIT. 2019.
• Lee Min -Jung e Kim Yong -Hyun. "Classificação automática do tipo VOC." A Conferência de queda da Sociedade de Engenharia Industrial coreana (2019): 2756-2780.
• Kim Hyun -ji, et al. "Mudanças na percepção social através da análise de quadros de notícias da esquizofrenia e esquizofrenia". Jornal da Sociedade de Informação da Literatura Coreana 53.4 (2019): 285-307.
• Sae -mi Lee e Hong Soon -gu. "Análise de tendências de blockchain usando a técnica de modelagem de tópicos". O Livro da Conferência das TICs da Sociedade de Informações e Comunicação da Coréia (2019): 44-47.
• Han Jung -Hoon, Gu So -Hyun e Lee Han -Joo. "Análise da imprensa da igualdade de gênero de atletas de homens e mulheres". Journal of the Korean Society of Social Sports 78 (2019): 217-229.
• Lee Hyun -seop, et al. "Palavras projetadas e sistemas de extrato morfológico para análise de palavras -chave". Barra de conferências da Sociedade de Informação e Comunicação coreana 23.2 (2019): 538-539.
• Yoon Jae -Yeon. Técnica de resumo da revisão do produto considerando informações adicionais. 2019. PhD Themis. Escola Nacional de Pós -Graduação da Universidade de Seul.
• Shin Jin -seop, et al. "Quanto devo preservar o documento? A Coleção de Apresentação Acadêmica da Sociedade de Ciência da Informação coreana (2019): 850-852
• Heo Kwang -ho, Ko Young -Joong e Seo Jung -yeon. "Tradução de máquinas com baixo número de músicas para melhorar a tradução da linguagem de recursos". O Livro da Conferência da Sociedade de Ciência da Informação da Informação (2019): 649-651.
• Park Chan -Min, et al. "Decisão coreana de incorporação de Elmo". O Livro da Conferência da Sociedade de Ciência da Informação da Informação (2019): 608-610.
• Choi Min -Sung e Ond Hospital. "Comparação da análise emocional do modelo BI-LSTM de acordo com as qualidades da morfologia". Procedimentos da Conferência do KIIT. 2019.
• Lee em -ah e Kim Hye -jin. "Análise das tendências de pesquisa relacionadas ao local doméstico e estrangeiro usando técnicas de mineração de texto". Korea Biblia Society 30.2 (2019): 189-209.
• Hong Ki -Hye e Choi min -Ji. "Análise comparativa do bem -estar social da escola e das tendências de pesquisa de bem -estar educacional usando análise de rede de texto". Bem-estar social da escola 46 (2019): 25-51.
• Kim, Soohyon, et al. "Mineração de texto para análise econômica". Disponível em SSRN 3405781 (2019).
• Baejin. "Métodos de escrita em humanidades usando escrita na faculdade e big data". Literatura 143 (2019): 395-421.
• Jung Ji -soo, et al. "Pesquisa sobre o sistema de classificação de documentos relevante por meio da similaridade do documento". Broadcasting Engineering Journal 24.1 (2019): 77-86.
• Ko Myung -hyun, et al. "Pesquisa sobre o nome do nome individual para prever informações eficientes de diálogo". Broadcasting Engineering Journal 24.1 (2019): 58-66.

Documentos no exterior

[2020]

• Jee, H., M. Tamariz e R. Shillcock. "A sistemática do som de significado também encontrada na língua coreana".
• Park, Seungsoo e Manhee Lee. "Artas: sistema automático de análise de tendência de pesquisa para segurança da informação". Procedimentos do 35º Simpósio ACM anual sobre computação aplicada. 2020.
• Choi, Nong Suk, Hansung Kim e Dongyoung Sohn. "Mapeando o sofrimento social: uma abordagem computacional para a distribuição espaço -temporal da ansiedade". Social Science Computer Review (2020): 0894439320914505.
• Jin, Hoon e Dong-Won Joo. "Método e etapas para diagnosticar a possibilidade de falência corporativa usando notícias enormes". IEIE Transações sobre processamento e computação inteligentes 9.1 (2020): 13-21.

[2019]

• Heo, Yoonseok, Sangwoo Kang e Donghyun Yoo. "Tradução multimodal da máquina neural com imagens fracamente rotuladas". IEEE Access 7 (2019): 54042-54053.
• Nam, Chung-Hyeon e Kyung-Sik Jang. "Kne: um método de expansão automática de dicionário usando casos de uso para análise morfológica". Journal of Information and Communication Convergence Engineering 17.3 (2019): 191-197.
• Lee, Joohong, Dongyoung Sohn e Yong Suk Choi. "Uma ferramenta para análise espaço-temporal da ansiedade social com dados do Twitter". Procedimentos do 34º Simpósio ACM/SIGAPP na computação aplicada. 2019.
• Ihm, Sun-Young, Ji-hye Lee e Young-Ho Park. "Skip-Gram-KR: palavra coreana incorporando o cluster semântico". IEEE Access 7 (2019): 39948-39961.
• Kwon, Sunjae, Youngjoong Ko e Jungyun SEO. "Representação vetorial eficaz para o coreano denominado reconhecimento". Cartas de reconhecimento de padrões 117 (2019): 52-57.
• Kim, Jayong e Y. Yi Mun. "Um aplicativo de modelagem híbrida para um sistema de classificação de letras automatizadas para adolescentes". Conferência Europeia sobre Recuperação de Informações. Springer, Cham, 2019.
• Edmiston, Daniel e Taeuk Kim. "Avaliação intrínseca de informações gramaticais nas incorporações de palavras". (2019).
• Xu, Guanghao, Youngjoong Ko e Jungyun SEO. "Melhorando a tradução da máquina neural filtrando dados paralelos sintéticos". Entropy 21.12 (2019): 1213.
• Kim, Tae-ho, et al. "Conversão de voz emocional usando aprendizado multitarefa com texto em fala". Arxiv pré -impressão Arxiv: 1911.06149 (2019).
• Yoo, Kang Min, Taeuk Kim e Sang-Go Lee. "Não apenas arranhe a superfície: melhorando as representações de palavras para coreano com Hanja." Arxiv pré -impressão Arxiv: 1908.09282 (2019).
• Lee, cantou Yup e Min Ho Ryu. "Explorando os características dos comentários e comentaristas de notícias on -line com abordagens de aprendizado de máquina". Telemática e Informática 43 (2019): 101249.
• Jae-Yon, Lee e Kim Hyunjoo. "A mineração de texto de Munhwa (cultura): o caso de uma revista popular na Coréia dos anos 30". Acta Koreana 22.2 (2019).
• Kong, Hyesoo e Wooju Kim. "Gerando frases resumidas usando autoencoders regularizados regularizados com contexto condicional". Sistemas especializados com aplicativos 130 (2019): 1-11.
• Jo, Wonkwang e Myoungsoon você. "O enquadramento da política de saúde da mídia de notícias e suas implicações para a comunicação do governo: uma análise de mineração de texto da cobertura de seguro de notícias na Coréia do Sul." Política de saúde 123.11 (2019): 1116-1124.

Documento de referência (2019 ~ 2020)

• X-Projeto, buscando desenvolver ciência e tecnologia em participação pública
• Comparação do desempenho separado das frases pelo analisador esportivo coreano
• Mineração de texto (mineração de texto Irã (01)
• [1 pessoa] Fiz um aplicativo de diário ..!
• Caso de aplicativo da empresa de mineração de texto
• Aplicação do analisador morfológico coreano Komorano
• Vamos fazer uma análise de sentimentos no ambiente de faísca (1)