초록 ▼

보다 정확한 자동 색인을 위해 기존의 형태소 분석 사전에 인명이나 지명과 같은 고유 명사와 전문 용어와 같은 복합 명사를 추가하여 약 30만 어휘 수준으로 형태소 분석 사전을 확장한다. 확장된 형태소 분석에 수록할 표제어로서 보통 명사는 기존의 형태소 분석 사전과 여러 출판사에서 나온 국어 사전을 활용하여 구축하기로 한다. 인명 사전과 지명 사전은 신문이나 웹 문서 등과 같은 말뭉치를 분석하여 얻은 정보를 기반으로 하여 약 16 만개 이상의 표제어를 선정하기로 한다. 그 외 3-4 만개 수준의 전문 용어도 확장된 형태소 분석 사전에

보다 정확한 자동 색인을 위해 기존의 형태소 분석 사전에 인명이나 지명과 같은 고유 명사와 전문 용어와 같은 복합 명사를 추가하여 약 30만 어휘 수준으로 형태소 분석 사전을 확장한다. 확장된 형태소 분석에 수록할 표제어로서 보통 명사는 기존의 형태소 분석 사전과 여러 출판사에서 나온 국어 사전을 활용하여 구축하기로 한다. 인명 사전과 지명 사전은 신문이나 웹 문서 등과 같은 말뭉치를 분석하여 얻은 정보를 기반으로 하여 약 16 만개 이상의 표제어를 선정하기로 한다. 그 외 3-4 만개 수준의 전문 용어도 확장된 형태소 분석 사전에 수록하기로 한다.

Abstract ▼

Correct keyword extraction is very important for retrieving accurate information. In case of Korean, the complexity of Korean morphological structure requires morphological analysis before extracting keywords from the text. Since traditional morphological dictionaries contain only a few proper nouns

Correct keyword extraction is very important for retrieving accurate information. In case of Korean, the complexity of Korean morphological structure requires morphological analysis before extracting keywords from the text. Since traditional morphological dictionaries contain only a few proper nouns and compound nouns, and morphological analysis is done by referring to them, the morphological analysis for proper nouns and compound nouns should fail. This raises a serious problem because proper nouns and compound nouns are usually considered as very important keywords.From this point of view, we expand the existing morphological analysis dictionary by adding proper nouns and compound nouns as new entries of the dictionary. We use a very big corpus of 5 Giga Byte and many web pages, in order to gather the statistics on word usage. This statistics are used to decide the new entries to the dictionary.As a result, the expanded morphological analysis dictionary contains over 300 thousand entries. Among them, 170 thousand entries are proper nouns and another 30 thousand or more entries are compound nouns.As a by-product of this work, a dictionary building tool has been developed. With the help of the tool, we can minimize human errors that may occur while adding morphological information to the dictionary. This tool is written in Delphi 4.0 and works in Windows 95 environment.With the expanded morphological analysis dictionary, we can maximize the accuracy of keyword extraction.

목차 Contents

• 제 1 장 서론...8
• 제 2 장 연구 목표와 범위...11
• 제 1 절 연구 목표...11
• 제 2 절 주요 연구 내용...12
• 1. 한국어 표준 품사 태그 집합 설정...12
• 2. 형태소 분석 사전 구성 및 사전 부가 정보...15
• 3. 인명 및 지명 사전 구축...17
• 4. 사전 구축 도구 개발...18
• 제 3 장 인명 및 지명 사전 구축...20
• 제 1 절 인명 사전 구축...21
• 제 2 절 지명 사전 구축...22
• 1. 구축 원칙...23
• 2. 사전 구성...24
• 제 4 장 사전구축 도구 개발...28
• 제 1 절 고려 사항...28
• 제 2 절 체언 사전 입력 도구...29
• 1. 체언 사전 부가 정보...29
• 2. 체언 사전 입력 도구...37
• 제 3 절 용언 사전 입력 도구...39
• 1. 용언 사전 부가 정보...39
• 2. 용언 사전 입력 도구...40
• 제 5 장 결론...42
• 부록 A. 인명 사전(일부)...44
• 부록 B. 지명 사전 분류기준(일부)...51
• 부록 C. 지명 사전(일부)...68
• 부록 D. 사전 구축 도구 소스 리스트...90