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Sequence-to-Sequence 와 BERT-LSTM을 활용한 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 파이프라인 모델
A Pipeline Model for Korean Morphological Analysis and Part-of-Speech Tagging Using Sequence-to-Sequence and BERT-LSTM 원문보기

한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2020 Oct. 14, 2020년, pp.414 - 417  

윤준영 (충북대학교) ,  이재성 (충북대학교)

초록
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최근 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅에 관한 연구는 주로 표층형에 대해 형태소 분리와 품사 태깅을 먼저하고, 추가 언어자원을 사용하여 후처리로 형태소 원형과 품사를 복원해왔다. 본 연구에서는 형태소 분석 및 품사 태깅을 두 단계로 나누어, Sequence-to-Sequence를 활용하여 형태소 원형 복원을 먼저 하고, 최근 자연어처리의 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이는 BERT를 활용하여 형태소 분리 및 품사 태깅을 하였다. 본 논문에서는 두 단계를 파이프라인으로 연결하였고, 제안하는 형태소 분석 및 품사 태깅 파이프라인 모델은 음절 정확도가 98.39%, 형태소 정확도 98.27%, 어절 정확도 96.31%의 성능을 보였다.

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