KOMORAN

Komoran 3.0

英語|韓國人

Komoran代表KO Rean Morphologicar ，這是一種在Java體現的韓國形態分析儀。

主要功能

• 用純Java實施
  • 由於它僅作為100％Java開發，因此可以在安裝Java的環境中使用。
• 外部庫獨立
  • 與外部庫僅使用其自己的庫沒有依賴性的問題。
• 輕的
  • 它也可以通過處理自我單位處理和trie詞典來在大約50MB的內存上操作。
• 簡單用法
  • 應用庫後，您只能在源代碼中使用一行來使用形態分析儀。
• 易於管理
  • 它由常規文本文件組成，因此可以立即進行編輯。
• 新的分析結果
  • 與其他形態分析儀不同，可以以包含空間的空間形式進行分析。

演示和示例

• 您可以在Komoran網站上預先檢查分析結果。
• 輸入句子：韓國是民主共和國。

安裝

請參閱“安裝”文檔。

快速使用

請參閱文檔“在3分鐘內遵循Morner分析”。

使用示例

• 分析示例
• 模型學習示例
• Spark2分析示例（Scala）

Komoran參考材料

這是Shineware提供的參考，該引用開發了Komoran。

• 您可以在Shineware主頁上看到Komoran介紹和演示。
• 您可以參考Komoran安裝並在Komoran官方文檔中使用。
• 請訪問Komoran Slack並分享如何使用和提示。

官方包裝數據

這是Shineware開發的官方包裝數據。

• 您可以將Komoran用於Pykomoran的Python。

其他參考材料

這是用戶提出的參考。

• Hyunjoong Kim發布了Python版本的Komoran3py（/lovit/komoran3py）。

引述

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

參考文件（2019年至2020年）

國內論文

[2020]

• Woo Yun -Hee和Kim Hyun -Hee。 “關於民族請願主題和基於深度學習的答案的請願書。”信息處理期刊。軟件和數據工程9.2（2020）：45-52。
• Choi Byung -seo，Lee Ik -hoon和Lee Sang -Gu。 “一個新詞的序列強，並使基於序列的韓國形態分析儀間隔。” 47.1（2020）：70-77。
• Lee Hyun -Seop和Kim Jin -Deok。 “使用大數據集群提取的形態的類似視頻推薦系統設計。”韓國信息與傳播協會論文24.2（2020）：172-178。

[2019]

• Park Jong -In和Kim Nam -kyu。 “通過有意義的複合文檔分解，多個向量文檔。”智能信息研究25.3（2019）：19-41。
• Ahn Jung -won，Kang Ye -mi和Kim Gun -dong。 “與AI揚聲器交談時的答案類型，對用戶偏好進行研究。”韓國設計協會會議會議（2019年）：227-228。
• Woo Kyung -Jin和Soo -hionun。 “根據句子類型比較hangul模具分析。”韓國信息科學學會會議（2019）：1388-1390。
• Kim Si -eun和Kim Min -Soo。 “諮詢聊天機器人設計以識別情緒。” KIIT會議的程序。 2019。
• Lee Min -Jung和Kim Yong -Hhyun。 “ VOC類型自動分類。”韓國工業工程協會秋季會議（2019）：2756-2780。
• Kim Hyun -Ji等。 “通過精神分裂症和精神分裂症的新聞框架分析，社會感知的變化。”韓國文學信息協會雜誌53.4（2019）：285-307。
• sae -mi lee和hong suon -gu。 “使用主題建模技術的區塊鏈趨勢分析。”韓國信息與傳播協會女子ICT會議（2019）：44-47。
• Han Jung -Hoon，Gu So -hyun和Lee Han -Joo。 “對男女運動員的性別平等的新聞分析。”韓國社會體育學會雜誌78（2019）：217-229。
• Lee Hyun -Seop等。 “為關鍵字分析設計的單詞和形態提取系統。”韓國信息與傳播協會的會議BAR 23.2（2019）：538-539。
• Yoon Jae -yeon。產品審查摘要技術考慮其他信息。 2019年。博士學位。首爾國立大學研究生院。
• Shin Jin -Seop等。 “我應該保留該文件多少？韓國信息科學學會的學術演示文稿集合（2019）：850-852
• Heo Kwang -Ho，Ko Young -Joong和Seo Jung -Yeon。 “低型語言機器翻譯以改善資源語言的翻譯。”韓國信息科學學會會議（2019）：649-651。
• Park Chan -Min等。 “韓國Elmo嵌入決定。”韓國信息科學協會會議（2019）：608-610。
• Choi Min -Sung和Ond Hospital。 “根據形態學品質比較BI-LSTM模型的情緒分析。” KIIT會議的程序。 2019。
• Lee在-AH和Kim Hye -Jin。 “使用文本挖掘技術對與國內和外國有關的研究趨勢分析。”韓國聖經協會30.2（2019）：189-209。
• Hong -ki -hye和choi min -ji。 “使用文本網絡分析對學校社會福利和教育福利研究趨勢進行比較分析。”學校社會福利46（2019）：25-51。
• Kim，Soohyon等。 “用於經濟分析的文字開採。”可在SSRN 3405781（2019）上找到。
• 貝金。 “人文學科使用大學寫作和大數據寫作方法。”文學143（2019）：395-421。
• Jung Ji -Soo等。 “通過文檔相似性研究相關文檔分類系統。”廣播工程雜誌24.1（2019）：77-86。
• Ko Myung -Hyun等。 “研究有效對話信息的個人名稱名稱的研究。”廣播工程雜誌24.1（2019）：58-66。

海外文件

[2020]

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• 帕克，桑索和曼希·李。 “ ARTA：信息安全性自動研究趨勢分析系統。”第35屆ACM ACM研討會上應用計算的程序。 2020。
• Choi，Nong Suk，Hansung Kim和Dongyoung Sohn。 “映射社會困擾：一種焦慮時空分佈的計算方法。”社會科學計算機評論（2020）：0894439320914505。
• Jin，Hoon和Dong-Won Joo。 “使用大量新聞診斷企業破產的可能性的方法和步驟。”智能處理與計算上的IEIE交易9.1（2020）：13-21。

[2019]

• Heo，Yoonseok，Sangwoo Kang和Donghyun Yoo。 “具有弱標記圖像的多模式神經機器翻譯。” IEEE Access 7（2019）：54042-54053。
• Nam，Chung-Hyeon和Kyung-Sik Jang。 “ KNE：使用用例自動詞典擴展方法進行形態分析。”信息與通信雜誌融合工程雜誌17.3（2019）：191-197。
• Lee，Joohong，Dongyoung Sohn和Yong Suk Choi。 “通過Twitter數據對社交焦慮進行時空分析的工具。”第34 ACM/SIGAPP研討會上應用計算的程序。 2019。
• IHM，Sun-Young，Ji-Hye Lee和Young-Ho Park。 “ Skip-gram-kr：韓國單詞嵌入語義聚類。” IEEE Access 7（2019）：39948-39961。
• 誇恩，桑衣，揚瓊·庫和朱孔·塞奧。 “朝鮮人的有效矢量表示，名為“六”。”模式識別信117（2019）：52-57。
• Kim，Jayong和Y。 yi mun。 “用於青少年自動化歌詞評級系統的混合建模應用程序。”歐洲信息檢索會議。施普林格，Cham，2019年。
• 埃德米斯頓，丹尼爾和泰克·金。 “單詞嵌入中語法信息的內在評估。” （2019）。
• Xu，Guanghao，YoungJoong Ko和Jungyun Seo。 “通過過濾合成平行數據來改善神經機器的翻譯。”熵21.12（2019）：1213。
• Kim，Tae-Ho等。 “使用文本到語音的多任務學習的情感語音轉換。” ARXIV預印型ARXIV：1911.06149（2019）。
• Yoo，Kang Min，Taeuk Kim和Sang-Go Lee。 “不要僅僅刮擦表面：用hanja來增強韓語的單詞表示。” ARXIV預印型ARXIV：1908.09282（2019）。
• Lee，Sang Yup和Min Ho Ryu。 “通過機器學習方法來探索在線新聞評論和評論者的特徵。”遠程信息處理和信息學43（2019）：101249。
• Jae-Yon，Lee和Kim Hyunjoo。 “ Munhwa（文化）的文本挖掘：1930年代韓國流行雜誌的案例。” Acta Koreana 22.2（2019）。
• Kong，Hyesoo和Wooju Kim。 “使用有條件上下文的對抗性正規自動編碼器生成摘要句子。”具有應用的專家系統130（2019）：1-11。
• Jo，Wonkwang和Myoungsoon。 “新聞媒體對衛生政策的框架及其對政府交流的影響：韓國新聞保險覆蓋範圍的文本挖掘分析。”衛生政策123.11（2019）：1116-1124。

參考文檔（2019年至2020年）

• X項目，試圖在公眾參與方面發展科學技術
• 比較韓國體育分析儀的單獨句子表現
• 文本挖掘（伊朗文字採礦（01）
• [1人]我製作了日記應用程序..！
• 挖掘公司申請案例
• Komoran韓國形態分析儀應用
• 讓我們在火花環境中進行情感分析（1）