본 논문에서는 코드 변환 과정과 축약, 탈락, 불규칙 활용 둥으로 변형된 형태소의 원형을 복원하고 분석 후보를 생성하는 등의 과정을 거치지 않고 형태소 사전에서 제공되는 인접 조건에 대한 검사만으로 형태소 분석을 하는 방법을 제안한다. 인접 조건 검사는 복잡한 연산을 하지 않고 단순한 비트 연산만으로 할 수 있기 때문에 제안된 방법은 초고속 형태소 분석기 구현에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법에 따라 구현된 한국어 형태소 분석기 MACH는 1.13 GHz Pentium III 개인용 컴퓨터에서 대략 5분/GB의 분석 속도를 보였으며, 분석 정확도는 99.2 %로 기존의 다른 분석기와 큰 차이가 없었다.
최근 한국어 언어 모델이나 단어 벡터 생성 등에서는 효과적인 토큰을 만들기 위해 품사 태그 없이 형태소 열만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 입력 문장에 대해 품사 태그열 생성없이 형태소 열만을 직접 출력하는 효율적인 모델을 제안한다. 특히, 자연어처리에서 적합한 트랜스포머를 활용하기 위해, 입력 음절과 원형 복원된 형태소 조각이 1:1로 대응되는 새로운 형태소 태깅 방법을 제안한다. 세종 품사 부착 말뭉치를 대상으로 평가해 본 결과 공개 배포되어 있는 기존 형태소 분석 모델들보다 형태소 단위 F1 기준으로 약 7%에서 14% 포인트 높은 성능을 보였다.
교착어(agglutinating language)에서는 다양한 통사정보가 독자적인 형태소에 내재되어 있다. 국어의 경우 형태소의 분석이 통사구조 분석에 선행되어 이루어져야 하는 이유가 바로 국어의 교착어적인 속성에 기인한다. 이 논문의 전반부에서 국어의 교착성을 명확히 보여주는 등위 접속구문을 핵심어 주도 구구조문법(HPSG)에 의하여 분석한다. 후반부에서는 PROLOG로 구현된 국어의 형태소 분석기와 통사구조 분석기(PARSER)를 소개한다.
형태소는 더 이상 분리하면 본래의 의미를 잃어버리는 말의 최소 단위이다. 한국어에서 문장은 공백으로 구분되는 어절(단어)의 조합이다. 형태소 분석은 어절 단위의 문장을 입력 받아서 문맥 정보를 활용하여 형태소 단위로 나누고 각 형태소에 적절한 품사 기호를 부착한 결과를 생성하는 것이다. 한국어 자연어 처리에서 형태소 분석은 가장 핵심적인 태스크다. 형태소 분석의 성능 향상은 한국어 자연어 처리 태스크의 성능 향상에 직결된다. 최근 형태소 분석은 주로 기계 번역 관점에서 연구가 진행되고 있다. 기계 번역은 신경망 모델 등으로 어느 한 도메인의 시퀀스(문장)를 다른 도메인의 시퀀스(문장)로 바꾸는 것이다. 형태소 분석을 기계 번역 관점에서 보면 어절 도메인에 속하는 입력 시퀀스를 형태소 도메인 시퀀스로 변환하는 것이다. 본 논문은 한국어 형태소 분석을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 모델은 기계 번역에서 높은 성능을 기록한 BERT-fused 모델을 기반으로 한다. BERT-fused 모델은 기계 번역에서 대표적인 Transformer 모델과 자연어 처리 분야에 획기적인 성능 향상을 이룬 언어모델인 BERT를 활용한다. 실험 결과 형태소 단위 F1-Score 98.24의 성능을 얻을 수 있었다.
한국어 음성인식 결과의 형태소 분석은 한국어 문서의 분석보다 더 많은 문제점을 가지고 있다. 음성 인식의 낮은 인식률, 여러 개의 후보를 제시하는 경우의 지수적 가능성, 말하는 단위와 띄어쓰기 단위의 불일치, 형태소 안에서 그리고 형태소와 형태소 사이에서 일어나는 음운 변동등이 음성 인식 결과를 분석할 때 추가되는 문제점이다. 본 논문에서는 한 음소에 대해 여러 개의 후보를 제시하는 음성 인식 결과에 대하여, TRIE 인덱싱, 어절 간의 접속을 위한 확장된 접속 검사, 음운 변동을 고려한 사전구성, 음운 접속 정보를 사용하는 형태소 분석 방법을 제안한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.309-314
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1998
언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력?으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.
본 논문에서는 형태소 분석 대상 어절의 좌우 어절내의 대표 형태소 어휘 문맥 정보에 기반한 형태소 오류 정정 방안을 제안한다. 현재까지 주변의 품사열 문맥 정보에만 의존하는 기존의 품사 태깅 모델과 달리 주변 어휘를 반영할 수 있는 좌우 어절 문맥을 이용해 형태소 태거의 성능을 향상시킬 수 있는 방법들이 제시되었다. 그러나 이러한 어절 문맥에 의한 지속적인 성능 향상을 위해서는 대량의 품사 태킹 문맥 정보를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 자료 부족 문제를 해결하기 위하여 기존의 분석 대상 어절 좌우의 어절 단위의 어휘 문맥 정보가 아닌 좌우 어절내의 대표 형태소 단위의 형태소 어휘 문맥을 이용한 품사 태깅 오류 정정 방안을 제안한다. 실험을 통해, 형태소 어휘 단위의 문맥 정보의 적용성(Coverage)의 높고 기존의 품사 문맥 정보 기반의 형태소 분석기의 태깅 오류를 정정하여 그 정확성을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 정보검색시스템의 성능향상을 위하여 기존에 연구되었던 다양한 어절 분석 기법들을 바탕으로 어절 분석 속도의 최대화, 형태소 분석기의 모듈화 및 구조화 그리고 형태소의 정확한 분석을 위한 한국어 어절 분석 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 어절 분석 속도를 높일 수 있는 최적의 알고리즘을 구현하였으며, 모듈화된 하부 시스템의 유기적이고 효율적인 결합에 중점을 두로 각 모듈별 성능 및 속도 검증이 가능하도록 하였다. 또한, 재귀적 복협명사 분석을 탈피하여 시스템 부하를 줄이고 다층적 수사 패턴 인식에 기반한 수사 형태소 분석 시스템을 개발하였다. 개발된 어절 분석 시스템을 이용하여 색인 시스템을 구성하고 이를 기반으로 실험을 하였다.
음성 처리부와 기계번역부를 통합하는 음성언어 번역 시스템에서는 각 모듈들이 다루는 자료나 처리단위 등이 서로 달라 통합이 어렵다. 따라서, 전체 시스템의 효율을 제고하면서 각 모듈에서 공통으로 사용할 수 있는 새로운 입출력 단위가 필요하다. 본 논문에서는 음성언어 번역 시스템에서 음성 처리 모듈들과 언어번역 모듈과의 인터페이스 단위로서 의사 형태소를 제안하고, 입력되는 문장을 의사 형태소 단위로 분석하는 형태소 분석기를 구현하였다. 의사형태소를 이용한 음성인식/합성은 어절이나 형태소단위의 음성인식/합성에서 보다 개선된 결과를 얻을 수 있게 해주며, 전체적인 음성언어 번역시스템의 성능도 높일 수 있다. 본 논문에서 구현한 의사 형태소 분석기의 분석율은 약98.9%로 일반 형태소 분석기와 동일한 수준의 성능을 보였다.
한국어 형태소 분석 방법중 최장일치법은 영어의 분석처럼 one-pass로 한국어를 분석할 수 있도록 하는 기법에 가장 적절하다. 그러나 최장일치법은 매우 많은 분석 후보를 생성하여 탐색 회수가 많아 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 또한 대부분의 한국어 형태소 분석 시스템들은 형태소 자체에만 중점을 두어 한국어 분석 시스템 전체의 성능은 고려하지 않아 형태소 분석 시스템의 결과가 파서의 입력에 적절치 못한 결과를 생성한다. 본 논문에서는 형태소 분석의 원형복원 규칙과 사전 탐색을 통합하여 과분석 후보에 대한 탐색 회수를 줄이고 전체 시스템의 성능을 향상시키기 위해 파서에 적합한 입력을 제공하는 확장된 최장일치법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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