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          README on Corpus

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Corpus Directory에는 Tagged와 UnTagged로 되어 있다.

 /UnTagged : tagging되어 있지 않은 corpus.

  32 dialogue.all       : 대화체 : hotel 예약
   2 hotel1             : 대화체 : hotel 예약
   1 hotel2             : 대화체 : hotel 예약
  19 hotel3             : 대화체 : hotel 예약
 232 address.orig       : 신문 사설 전체 text 
  39 address.raw        : 신문 사설에서 태깅된 부분만 있는 text
   7 barun              : 국민 학교 바른 생활
 288 dragon1            : 소설 `용의 전설'
   1 kukmin             : 국민교육헌장
  18 abstract.raw       : 논문 초록
   3 newadduntrn.raw    : 신문 사설에서 미등록어를 고려하기 위해 사용된 text
  14 newdragunk.raw     : 용의 전설에서 미등록어를 ...
  21 newdragtest.raw    : 용의 전설에서 test부분에 해당
  10 newabstunk.raw     : 논문 초록에서 미등록어를 ...
   6 newaddtest.raw     : 신문 사설에서 test부분에 해당
   8 newabstest.raw     : 논문 초록에서 test부분에 해당
  26 newUnTrn.raw       : 미등록어에 대한 정보를 얻기 위해 사용된 text
  35 newTest.raw        : 실험에 사용된 text
 368 TotCrps.raw        : 전체 text


 /Tagged : tagging된 corpus 
 
  30 newdragunk.Tag     : 용의 전설에서 미등록어를 위한 부분..
  45 newdragtest.Tag    : 용의 전설에서 test에 사용된 부분..
   6 newadduntrn.Tag    : 신문 사설에서 미등록어를 위한 부분..
  12 newaddtest.Tag     : 신문 사설에서 test에 사용된 부분..
  20 newabstunk.Tag     : 논문 초록에서 미등록어를 위한 부분..
  16 newabstest.Tag     : 논문 초록에서 test에 사용된 부분 
 704 newTrn.Tag         : Training을 하기 위해 사용된 부분..
  55 newUnTrn.Tag       : 미등록어의 정보를 얻기 위해 사용된 부분
  72 newTest.Tag        : 실험에 사용된 text
  83 address.Tag        : 신문 사설 text
  36 abstract.Tag       : 논문 초록 text
 832 TotCrps.Tag        : 전체 text 


KTS가 갖고 있는 parameter들은 다음과 같은 방법에 의해 얻어졌다.

newTrn.Tag를 이용하여 품사 전이 확률과 어휘 확률을 얻는다.
그 후, newUnTrn.raw를 이용하여 tagging을 해서 newUnTrn.Tag와 
비교하여 `미등록어 발생 확률'을 얻는다.
KTS의 성능을 알아보기 위해서는 newTest.raw를 태깅하여
newTest.Tag와 비교하였다.