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문제 정의
- 따라서 적은 양의 말뭉치코부터 구한 공기 정보는 전체 어휘 수를 고려할 때 매우 적다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 약간의 오류를 포함하지만 대량의 원시 맡뭉치로부터 추출된 공기 정보를 이용함으로써 자료 희귀성(data sparseness)을 극복하고자 한다.5) 본 연구에서는 윤준태(1997)의 연구에서 구축된 공기 정보를 이용하였다.
- 제안된 철자 교정 사전은 철자 교정 시 편집 거리를 기반으로 탐색되며, 비교착어를 교정하기 위해 연구된 사전 검색 기법들을 이용함으로써 본 시스템은 휴리스틱에 의존하지 않고 후보를 생성할 수 있다는 장점을 가진다. 또 본 연구는 한국어의 음절 특성을 이용하여 편집 거리를 계산하는 방법을 제시한다. 또한 철자 교정기가 오류 어절에 대한 후보 어절들뿐만 아니라 어절들의 형태소 분석 결과를 산출함으로써 후보 선택 단계에서 분석된 형태소들간의 공기 정보가 손쉽게 이용될 수 있도록 한다.
- 본 논문에서는 문자 인식이나 음성 인식의 후처리를 주 대상으로 하는 철자 검사기에 대해 논하며 위에 제시된 단점을 보완하기 위해 형태소들간의 편집 거리 계산을 통해서 어절을 생성할 수 있는 사전을 철자 교정 사전으로 이용하는 방법을 제안한다. 제안된 철자 교정 사전은 철자 교정 시 편집 거리를 기반으로 탐색되며, 비교착어를 교정하기 위해 연구된 사전 검색 기법들을 이용함으로써 본 시스템은 휴리스틱에 의존하지 않고 후보를 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
- 본 논문에서는 지금까지 두 어설 간 음절 특성이 고려된 편집 거리 계산을 기반으로 탐색되는 어절 생성 사전을 이용한 철자 교정을 제안하였다. 어절 생성 사전은 유한 상태 오토마타로 형식화되어 언어와 오류 유형에 의존적인 정보를 이용하지 않고 후보 어절을 생성할 수 있었고, 전이 함수는 말뭉치로부터 구축되어 기존의 사전 정보의 미흡함으로 인한 후보의 과잉 생성을 막을 수 있었으며 쉽게 구축될 수 있었다.
- 본 절에서는 철자 교정을 위해 편집 거리를 기반으로 탐색되는 어절 생성 사전에 대해 기술한다. 전술한 바와 같이 교착어인 한국어는 한 어근이 여러 개의 형식 형태소들과 결합되어 다양한 어절들을 생성하므로 단어들의 집합인 사전은 정적인 단어 리스트가 아닌 형태소들을 결합하여 어절들을 생성할 수 있는 생성기로 표현되어야 한다.
가설 설정
- '사랑하고', 와 '사망하고'의 예를 들면, 첫 번째 토큰 열과 두 번째 토큰 열의 두 번째 토큰을 비교하면 토큰의 첫 번째 요소가 틀려 비용 값은 1로 계산되고 편집 거리는 1이 된다. 더욱이 문자 인식이나 음성 인식에서 발생하는 철자 오류는 음절간에 도치 오류와 앞 음절의 종성과 뒤 음절의 초성이 바뀌는 도치 오류는 발생하지 않는다는 가정을 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 편집 거리 연산의 종류로 토큰간의 교체 연산만 고려한다.
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