• 인지과학
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• 제27권2호
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• pp.303-323
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• 2016

본 연구는 형태소 인식력에 따른 단어 학습 수행의 차이를 조사하였다. 참가자들을 형태소 인식력이 높은 집단과 낮은 집단으로 나누고, 문장 맥락 속에 제시된 새로운 단어의 의미를 추론하여 학습하도록 하였다. 단어는 형태소 분석이 가능한 문장 맥락 또는 불가능한 문장 맥락 속에 제시되었다. 실험 결과, 형태소 인식력이 높은 참가자들은 형태소 인식력이 낮은 참가자들에 비해 새로운 단어의 의미를 더 정확하게 추론하였고, 일주일 후에도 이러한 차이가 유지되었다. 의미 학습의 집단 간 차이는 형태소 분석이 가능한 문장 맥락 조건에서 크게 나타났으며, 형태소 분석이 불가능한 문장 맥락 조건에서는 차이가 아주 작았다. 본 연구의 결과는 새로운 한자어의 의미 학습에 형태소 분석이 관여하며, 형태소 인식력이 형태소 분석 과정에 영향을 미친다는 증거를 제공한다.

• 인지과학
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• 제4권2호
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• pp.145-180
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• 1994

본 논문은 단어를 구성하는 모든 가능한 형태소열 생성하는 효율적인 한국어 형태소분석 모델을 제시한다.본 논문의 형태소분석 모델은 결정적인(deterministic) 철자규칙의 적용을 보장하며,복합어나 중의성을 지니는 단어의 경우에도 불필요한 계산을 방지한다.이러한 효율성의 획득은 (1)철자규칙을 해석하는 새로운 방법. (2)입력단어에 적합한 철자규칙만을 적용하는 예측중심의 규칙적용방법.(3)중의성이 있는 단어의 경우 이미 분석된 형태부분의 반복계산을 방지하는 동적 프로그래밍 기법의 사용에 의한 새로운 분석기술에 의하여 이루어진다.본 논문에서는 제시된 형태소 분석 모델은 국민학교 국어교과서에서 무작위로 추출된 413,975개의 단어 를 대상으로 실험되었으며, 실험 결과는 본 모델이 효율적이면서도 견고한 형태소 분석을 보장하는것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.92-98
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• 1999

본 논문에서는 연세대학교 컴퓨터과학과에서 연구되어 온 형태소 분석 시스템에 대해 설명한다. 연세대학교 자연 언어 처리 시스템의 기본적인 바탕은 무엇보다도 대량의 말뭉치를 기반으로 하고 있다는 점이다. 예컨대, 형태소 분석 사전은 말뭉치 처리에 의해 재구성 되었으며, 3000만 어절로부터 추출되어 수작업에 의해 다듬어진 어휘 데이터베이스는 형태소 분석 결과의 상당 부분을 제한하여 일차적인 중의성 해결의 역할을 담당한다. 또한 복합어 분석 역시 말뭉치에서 얻어진 사전을 바탕으로 이루어진다. 품사 태깅은 bigram hmm에 기반하고 있으며 어휘 규칙 등에 의한 후처리가 보강되어 있다. 이렇게 구성된 형태소 분석기 및 품사 태거는 구문 분석기와 함께 연결되어 이용되고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.536-539
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• 2021

본 논문은 한국어에서 형태소 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 형태소 분석에서 형태소 복원은 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용한다. 이와 같은 방법은 모호성을 해결하기 위해 사전에 모든 정보를 저장하는 것이 불가능할 뿐 아니라 단음절 이형태의 모호성을 해결할 수 없을 것이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 생성된 모호성을 Viterbi 알고리즘을 이용해서 해소한다. 본 논문의 형태소 복원 과정은 기본적으로 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용하여 형태소 복원 후보를 찾고 여러 후보가 있을 경우(모호성의 생성), 그 결과를 Viterbi 알고리즘으로 이형태를 결정한다. 실험을 위해 모두의 말뭉치(형태 분석)를 사용하고, 평가는 NER 방식으로 평가한다. 그 결과 품사 부착에 대해 96.28%정도의 성능을 보여주었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권7호
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• pp.46-55
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• 1999

본 논문에서는 형태소 분석을 이용한 후처리에서 속도 개선을 위해 사전 탐색 횟수를 줄이는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 오인식 어절 검출을 위한 형태소 분석 과정에서 분석되는 일부의 형태소 정보를 최대한 이용하여 오인식 어절의 형태소 구성을 추정한 후, 형태소 단위의 교정을 한다. 형태소 단위의 교정은 어절보다 길이가 짧으므로 최악의 경우라도 생성되는 후보의 수가 어절 단위의 교정보다 적다. 특히, 생성된 후보가 형태소 단위이므로 사전 탐색만으로 올바른 후보를 선택할 수 있으므로 형태소 분석으로 인한 사전 탐색 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 형태소 정보를 이용한 후처리는 기존의 어절 단위 후처리에 비해 생성된 후보의 형태소 분석이 필요 없다. 생성된 후보가 형태소이므로 사전 탐색에 의해 올바른 후보를 선택할 수 있었다. 이로 인해 사전 탐색 횟수는 어절 단위 후처리와 비교하였을 때 60%나 감소되었으며 후처리 결과 문자 인식기의 음절 인식률이 94%에서 97%로 향상되었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.3-8
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• 2016

형태소 분석기는 많은 자연어 처리 영역에서 필수적인 언어 도구로 활용되기 때문에 형태소에 대한 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 최근 음절 기반으로 형태소의 품사를 태깅하는 방법에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 음절 단위 형태소 분석은 음절 단위로 분리된 형태소에 대해서 기계학습을 이용하여 분리된 음절 단위로 품사를 태깅하는 단계를 가진다. 본 논문에서는 기존의 CRF를 이용한 음절 단위 품사 태깅 방법을 개선하기 위해 bi-LSTM-CRFs를 이용한 방법을 제안한다. 또한, bi-LSTM-CRFs의 입력을 음절의 품사 분포 벡터를 이용해 확장함으로써 음절 단위 품사 태깅의 성능을 향상 시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.99-106
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• 2007

본 연구는 국어의 모든 언어적 특성을 기술하고 이를 실제 형태소 분석에 적용할 수 있도록 다차원 해석 사전을 이용하는 형태소 분석 시스템인 moHANA(Morphological Hangul Analyzer)에 관한 연구이다. moHANA의 해석 사전은 태그정보 사전, 어휘 사전 그리고 문법 사전으로 구성된다. 태그정보 사전은 기존 형태소 해석기의 일차원적인 품사 정보와 달리 어류 태그정보, 형태적 정보, 통사적 정보, 의미적 정보 및 화용 정보의 5 차원 벡터 정보로 작성된다. 어휘 사전은 어휘와 그 어휘가 가질 수 있는 태그정보를 우선 순위에 기반하여 순서열로 가지며, 문법 사전은 특수 문법 연산자를 이용하여 태그정보 사전에 정의된 각각의 태그가 연결 가능한지 여부를 규정하는 문법이 구축되어 있다. 형태소가 가지는 태그정보를 다차원으로 정의하고 이에 따른 문법 규칙의 표현을 통해 보다 자세한 형태소 분석 및 새로운 형태소 태그의 삽입과 삭제의 용이함을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2016

형태소 분석기는 많은 자연어 처리 영역에서 필수적인 언어 도구로 활용되기 때문에 형태소에 대한 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 최근 음절 기반으로 형태소의 품사를 태깅하는 방법에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 음절 단위 형태소 분석은 음절 단위로 분리된 형태소에 대해서 기계학습을 이용하여 분리된 음절 단위로 품사를 태깅하는 단계를 가진다. 본 논문에서는 기존의 CRF를 이용한 음절 단위 품사 태깅 방법을 개선하기 위해 bi-LSTM-CRFs를 이용한 방법을 제안한다. 또한, bi-LSTM-CRFs의 입력을 음절의 품사 분포 벡터를 이용해 확장함으로써 음절 단위 품사 태깅의 성능을 향상 시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.331-339
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• 1993

본 논문에서는 한국어의 음절 특성을 이용한 한국어 형태소 분석기를 제시하였다. 이 형태소 분석기는 품사별 음절 정보, 불규칙 음절 정보, 활용어절 음절 정보, 선어말 어미 음절 정보 등을 이용하여 음절 단위로 형태소 분석을 한다. 음절 단위의 형태소 분석 방법은 음소 단위의 방법보다 형태소 분석시에 생성될 수 있는 잘못된 중간 분석 결과를 크게 감소시켜, 사전 탐색 부담을 최소화한다. 시스템의 사전은 품사별 결합 특성과 사전 표제어의 길이별 분포 특성을 이용하여 구성하였으며, 그 규모는 약 16만 어휘이다. 이러한 사전 구성은 효율적인 사전검색을 제공하며, 특히 철자 검색기와 자동 인덱싱 등의 다양한 응용 시스템 요구를 곧바로 수용할 수 있는 유연성과 효율성을 갖고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권1호
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• pp.45-50
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• 2011

한국어 형태소 분석에서 미등록 형태소 오류들은 2가지 유형으로 나뉜다. 첫 번째 오류 유형은 형태소 분석기가 어떤 형태소열도 찾아내지 못하는 것이고, 두 번째 오류 유형은 등록 형태소들의 잘못된 조합을 찾아내는 것이다. 지금까지 대부분의 기존 미등록 형태소 추정 기술들은 단지 첫 번째 오류 유형에만 초점을 맞추어 왔다. 본 논문에서는 2가지 유형의 오류들의 모두 다룰 수 있는 미등록 형태소 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 미등록 형태소 오류들을 포함할 가능성이 있는 어절들을 검출한다. 그리고 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 검출된 어절들의 형태소 분리와 품사 태깅을 수행한다. 실험에서 제안 방법은 기능어 최장 일치 기반의 전형적인 방법보다 뛰어난 성능을 보였다. 실험 결과에 기초하여 미등록 형태소 오류의 두 번째 유형이 한국어 형태소 분석의 성능을 올리기 위해서 꼭 다루어져야 한다는 것을 알 수 있었다.