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품사 태깅 말뭉치에서 추출한 n-gram을 이용한 음절 단위의 한국어 형태소 분석
Syllable-based Korean Morphological Analysis using n-grams extracted from POS Tagged Corpus

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, v.40 no.12, 2013년, pp.869 - 876  

심광섭 (성신여자대학교 IT학부)

초록
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본 논문에서는 품사 태깅 말뭉치로부터 자동 추출된 음절 n-gram 정보, 음절 복원 정보, 태그 바이그램 정보를 이용하는 음절 단위의 한국어 형태소 분석 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델에서는 원형 복원을 하기 전에 주어진 어절의 각 음절에 대한 품사 태깅을 먼저 하는데, 이는 원형 복원을 먼저 하는 기존 확률 모델에 비하여 형태소 분석 과정이 훨씬 효율적이고 간결하다. 그 결과 정답 제시율은 98.9%로 기존 모델과 크게 차이가 나지 않으면서도 처리 속도가 초당 수백 어절에서 32만 어절로 크게 향상되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a syllable-based Korean morphological analysis model that uses three types of information: syllable n-gram, syllable restoration and tag bigram information. They are automatically extracted from a POS tagged corpus. In our model, syllable restoration is performed after POS tags a...

주제어

#한국어 형태소 분석   #품사 태깅 말뭉치   #음절 복원 사전   #학습  

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