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NTIS 바로가기인지과학 = Korean journal of cognitive science, v.24 no.2, 2013년, pp.95 - 109
강상우 (서강대학교 컴퓨터학과) , 양재철 (삼성전자 소프트웨어 센터) , 서정연 (서강대학교 컴퓨터학과)
With the rapid evolution of the personal device environment, the demand for natural language applications is increasing. This paper proposes a morpheme segmentation and part-of-speech tagging model, which provides the first step module of natural language processing for many languages; the model is ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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형태소 분석이란 무엇인가? | 자연어 처리의 여러 요소 기술 중 형태소 분석 및 품사 부착은 다양한 자연어 처리의 응용 분야에 중요한 기반 기술로 사용되기 때문에 제한된 자원을 사용하는 환경에서 효과적으로 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하는 방법이 필요하다. 형태소 분석이란 주어진 입력문장 또는 어절을 최소 의미 단위인 형태소로 분리하는 작업이다. 이러한 형태소 분석 결과에서 가장 적합한 형태소의 조합과 품사 정보를 선택하는 작업을 품사 부착이라 한다. | |
품사 부착은 어떤 작업을 말하는가? | 형태소 분석이란 주어진 입력문장 또는 어절을 최소 의미 단위인 형태소로 분리하는 작업이다. 이러한 형태소 분석 결과에서 가장 적합한 형태소의 조합과 품사 정보를 선택하는 작업을 품사 부착이라 한다. 형태소 분석 및 품사 부착의 결과는 정보 검색, 정보 추출, 기계 번역 등 자연어 처리의 여러 응용 분야에서 중요하게 사용된다. | |
수작업으로 획득한 규칙을 이용하여 형태소 분석의 단점은 무엇인가? | 규칙에 기반을 둔 형태소 분석 연구들은 수작업으로 획득한 규칙을 이용하여 형태소 분석을 수행하였다[1-3]. 하지만 형태소 분석에 적용되는 모든 가능한 규칙을 획득하기 어렵고, 규칙 획득에 큰 비용이 드는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 최근 연구들은 통계에 기반을 둔 방법을 통하여 형태소 분석을 접근하였다. |
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