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Truecasing은 잘못된 대소문자 처리 또는 대소문자가 없는 텍스트에 대소문자 정보를 복원하는 과정입니다. 본 논문은 truecasing 문제를 탐구하고 뉴스 기사에서 약 98%의 정확도를 달성하는 통계적 언어 모델 기반의 truecaser를 제안합니다. 작업 기반 평가에서는 truecasing을 사용할 때 명명된 개체 인식에서 26% F-측정 개선을 보여줍니다. 자동 콘텐츠 추출의 맥락에서, 자동 음성 인식 텍스트에서 언급 탐지가 8배 향상됩니다. Truecasing은 기계 번역 출력의 가독성을 높이고 BLEU 점수를 80.2% 향상시킵니다. 본 논문은 텍스트 처리 응용 프로그램에서 truecasing을 귀중한 구성 요소로 사용할 것을 주장합니다.