• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권2호
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• pp.131-139
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• 2007

본 논문에서는 띄어쓰기 오류와 철자 오류를 동시에 교정 가능한 전처리기를 제안한다. 제시된 알고리즘은 기존의 전처리기 알고리즘이 각 오류를 따로 해결하는 데에서 오는 한계를 극복하고, 기존의 noisy-channel model을 확장하여 대화체의 띄어쓰기 오류와 철자 오류를 동시에 효과적으로 교정할 수 있다. N-gram과 자소변환확률 등의 통계적 방법과 어절변환패턴 사전을 이용하여 최대한 사전을 적게 이용하면서도 효과적으로 교정 후보들을 생성할 수 있다. 실험을 통해 현재 단계에서는 만족할 만한 성능을 얻지는 못하였지만 오류 분석을 통하여 이와 같은 방법론이 실제로 효용성이 있음을 알 수 있었고 앞으로 더 많은 개선을 통해 일상적인 대화체 문장에 대해서 효과적인 전처리기로서 기능할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.25-31
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• 2006

본 논문에서는 띄어쓰기 오류와 철자 오류를 동시에 교정 가능한 전처리기를 제안한다. 제시된 알고리즘은 기존의 전처리기 알고리즘이 각 오류를 따로 해결하는 데에서 오는 한계를 극복하고, 기존의 noisy-channel model을 확장하여 대화체의 띄어쓰기 오류와 철자오류를 동시에 효과적으로 교정할 수 있다. N-gram과 자소변환확률 등의 통계적 방법과 어절변환패턴 사전을 이용하여 최대한 사전을 적게 이용하면서도 효과적으로 교정 후보들을 생성할 수 있다. 실험을 통해 현재 단계에서는 만족할 만한 성능을 얻지는 못하였지만 오류 분석을 통하여 이와 같은 방법론이 실제로 효용성이 있음을 알 수 있었고 앞으로 더 많은 개선을 통해 일상적인 대화체 문장에 대해서 효과적인 전처리기로서 기능할 수 있을 것으로 기대 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.254-259
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• 2010

복합명사의 구성요소로 미등록어, 1음절어, 접사 등이 포함된 경우에 복합명사 분해기의 분해 결과가 분해중의성을 보이게 된다. 특정 복합명사에 대한 분해 결과가 잘못된 것일 경우, 이를 분해 오류로 판단하고, 재처리과정을 통해 교정해야 한다. 본 논문에서는 복합명사의 분해 결과에서 분해 오류에 대하여 각 구성명사의 빈도 정보를 통해서 오류 여부를 판단하고, 적절한 재분해 결과를 제공하여 분해 오류를 교정하는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.427-434
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• 2009

인터넷 및 모바일 환경의 빠른 발전과 함께 신조어나 줄임말과 같은 철자 오류들을 포함하는 텍스트들이 활발히 통용되고 있다. 이러한 철자 오류들은 텍스트의 가독성을 떨어뜨림으로써 자연어처리 응용들을 개발하는데 걸림돌이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 철자오류 교정사전과 신문기사 말뭉치를 이용한 철자 오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 구하기 쉬운 신문기사 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하기 때문에 데이터 구축비용이 크지 않다는 장점이 있다. 또한 교정사전 기반의 단순 매칭 방법을 사용하기 때문에 띄어쓰기 교정 시스템이나 형태소 분석기와 같은 별도의 외부 모듈이 필요 없다는 장점이 있다. 신문기사 말뭉치와 실제 휴대폰에서 수집한 문자 메시지 말뭉치를 이용한 실험 결과, 제안 모델은 다양한 평가 척도에서 비교적 높은 성능(오교정률 7.3%, F1-척도 97.3%, 위양성율 1.1%)을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.115-127
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• 2000

기존 워드프로세서의 맞춤법 검사기는 여러 오류 단어 후보군 중에서 1개를 선택하는 오류 작업의 불편함과 60%대의 낮은 교정률 그리고 늦은 처리 속도 등의 단정을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 1개의 교정 단어와 페이지 단위의 일괄 교정으로 교정의 불편함을 해소하고, 높은 오류 교정률과 빠른 처리 속도를 가능하게 하는 방안을 제시한다. 이를 위하여 형태소 분석 시 처리 속도를 향상시키기 위한 방법으로 양방향 최장일치법을 적용하며, 교정 시의 정확성보장과 처리 속도의 향상을 위한 사전과 여러 알고리즘(복합명사 분리, 보조용언 분리, 오타 교정 등) 등을 개발하여 적용하였다. 특히 한국어에서 모호성이 많이 발생되는 의존명사 및 접미사와 조사/어미의 구분 방안, "로써/로서, 되다" 등의 구분 처리 방안을 제시하여 교정 시스템의 신뢰성을 높였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1081-1089
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• 2014

문맥의존 철자오류의 교정 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보에 기반을 둔 방법으로 나뉘며, 이중 통계적 오류 교정 방법을 중심으로 연구가 진행되었다. 통계적 오류 방법은 문맥의존 철자오류 문제를 어의 중의성 해소 문제로 간주한 방법으로서, 교정 대상 어휘와 대치 후보 어휘로 이루어진 교정 어휘 쌍을 문맥에 따라 분류하는 방법이다. 본 논문에서는 본 연구진의 기존 연구 결과인 교정 어휘 쌍을 이용한 확률 모델의 성능 향상을 위해 어절 n-gram 모델을 기존 모델에 결합하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 결합 모델은 각 모델을 통해 계산된 문장의 확률을 보간(interpolation)하는 방법과 각각의 모델을 차례대로 적용하는 방법이다. 본 논문에서 제안한 두 가지 결합 모델 모두 기존 모델이나 어절 n-gram만 이용한 모델보다 높은 정확도와 재현율을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.31-34
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• 2003

현재 구현되어 있는 한국어 철자 교정 시스템은 문장의 문법 정보나 연어 관계로부터 문장의 오류를 처리하는 방식을 쓰고 있다. 본 논문에서는, 홑문장에서 의미소 사이의 관계를 이용하여 오타 문자를 수정하고 오타에 의한 의미적인 오류가 있을 때에는 의미에 해당하는 적절한 단어를 대체하여 제공하는 시스템을 제안한다. 단어의 뜻에 따라 체언은 의미 트리를 형성하고, 서술어는 주어 및 목적어의 체언과 의미 관계를 정의한다. 오류가 포함된 문장에서, 의미 관계를 비교, 분석하여 주어 및 목적어의 체언이 틀렸을 경우에는 서술어로부터, 서술어가 틀렸을 경우에는 주어 및 목적어의 체언으로부터, 수식어가 틀렸을 경우에는 체언 또는 서술어로부터 정의된 상호 의미 관계를 이용하여 한 문자에 대한 오타를 수정하고 오타에 의한 의미적 오류가 발견될 때에는 상기와 같은 철자 교정 방법을 적용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.593-595
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• 2018

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 되어있지 않은 문장에 대하여 띄어쓰기를 해주거나, 문장에 있는 잘못된 띄어쓰기를 교정하는 것을 말한다. 기존의 자동 띄어쓰기 연구는 주로 모든 음절을 붙인 후 새로 띄어쓰기 태그를 입력하는 방법을 사용하여 사용자가 입력한 올바른 띄어쓰기 정보를 활용하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 모두 붙여 쓴 문장에 공백을 넣어주는 띄어쓰기 삽입 모델과 사용자의 입력 정보를 이용하여 문장의 띄어쓰기 오류를 교정해주는 오류교정 모델이 결합된 통합모델을 제안한다. 제안된 모델은 에러율 10%일 때 F1-score가 98.85%까지 향상되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2591-2599
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• 1998

본 논문은 한국어 정보 처리 시스템의 성능 향상을 위하여 입력 문서에 존재하는 미등록어를 인식하고 철자 오류(뛰어쓰기 오류 포함)를 자동으로 교정하는 방법을 제안한다. 동일한 미등록어 후보가 포함된 둘 이상의 형태적 유사 어절을 비교 분석함으로써 입력 문서에 존재하는 미등록어를 인식하고, 오류 어절과 코퍼스내에 존재하는 교정 어절 사이의 형태적 및 문맥적 유사성에 근거하여 대량의 원시 코퍼스로부터 자동으로 오류 교정용 어휘 규칙을 생성한 후에 이를 이용하여 입력 문서에 존재하는 뛰어쓰기 및 절차 오류를 교정한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법으로 구현된 시스템은 약 98.9%의 정확도로 미등록어를 인식할 수 있고, 98.1%와 97.1%의 정확도로 뛰어쓰기 오류와 철자 오류를 각각 교정할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.553-558
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• 2022

최근, 구어체 데이터에 대한 자연어처리 응용 기술이 늘어나고 있다. 구어체 문장은 소통 방식 등의 형태로 인해 정제되지 않은 형태로써, 필연적으로 띄어쓰기, 문장 왜곡 등의 다양한 문법적 오류를 포함한다. 자동 문법 교정기는 이러한 구어체 데이터의 전처리 및 일차적 정제 도구로써 활용된다. 사전학습된 트랜스포머 기반 문장 생성 연구가 활발해지며, 이를 활용한 자동 문법 교정기 역시 연구되고 있다. 트랜스포머 기반 문장 교정 시, 교정의 필요 유무를 잘못 판단하여, 오류가 생기게 된다. 이러한 오류는 대체로 문맥에 혼동을 주는 단어의 등장으로 인해 발생한다. 본 논문은 트랜스포머 기반 문법 교정기의 오류를 보강하기 위한 방식으로써, 필요하지 않은 형태소인 고유명사를 마스킹한 입력 및 출력 문장틀 형태를 제안하며, 이러한 문장틀에 대해 고유명사를 복원한 경우 성능이 증강됨을 보인다.