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문제 정의
- 하지만 한국어에서는 이렇게 단순한 방법으로 형태소 분석을 할 수 없는 경우도 상당히 많다. 아래에서는 음절을 경계로 형태소 분석을 할 수 없는 것처럼 보이는 사례들에 대하여 검토하고, 이러한 경우에도 음절을 경계로 형태소 분석을 하기 위해서 어떻게 해야 하는지에 대하여 논의할 것이다.
- 위 말뭉치를 분석하는 과정에서 MACH의 주요 함수들이 어느 정도의 시간 비중을 차지하는지 분석해 보았다. 표 1은 리눅스 상에서 gprof를 사용해 분석한 결과이다.
- 이번에는 '갑니다'를 예로 들어 한 어절에 대하여 여러 개의 형태소 분석 결과가 생성되는 경우에 대해서 살펴보겠다. 갑온 용언 어간 '가-'에 자소 ㅂ이 결합한 것으로 볼 수도 있으며 용언 어간, '갈-'에 자소 ㅂ이 결합한 것으로 볼 수도 있다.
- 인접 조건 검사에 의한 한국어 형태소 분석에 대하여 설명하기 전에 코드 변환 및 자소 단위의 연산을 전혀 하지 않고 음절을 경계로 형태소를 분리하는 방법에 대해서 알아보겠다. 설명의 편의를 위하여 일단은 복합 명사, 접두사나 접미사에 의한 파생, 본용언과 보조용언의 결합 등과 같이 다소 복잡한 경우는 고려하지 않기로 한다.
- 지금까지 음절을 경계로 형태소를 분리하는 방법에 대하여 살펴보았다. 이 방법에서는 음절을 경계로 형태소 분리를 하므로 자소 단위의 연산은 불필요하며, 그 결과 코드 변환 단계가 필요 없게 된다.
가설 설정
- 첫째, 형태소 분석 알고리즘을 개선하여 사전 탐색 회수를 줄이거나 분석 후보의 개수를 줄이는 것이다. 둘째, 사전 구조를 개선하여 사전 탐색 시간을 줄이는 것이다. 셋째, 고빈도 어절에 대한 기분석 사전을 구축하여 고빈도 어절에 대해서는 절차적인 분석 없이 사전 탐색만으로 분석을 완료하는 것이다.
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