도움말

기분석 부분 어절 사전을 활용한 한국어 형태소 분석기

A Korean Morphological Analyzer using a Pre-analyzed Partial Word-phrase Dictionary
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제5호, 2012.5, 415-424 (10 pages)
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 717건
피인용수 : 1건
분야내 활용도 : 1%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
말뭉치 기반 한국어 형태소 분석 방법은 대용량의 기분석 어절사전을 사용하여 분석하고, 그 사전에 없는 어절의 경우 코드 변환, 형태소 분리, 원형 복원 등의 복잡한 분석 규칙을 통해 후보들을 생성했다. 이 복잡한 분석 규칙은 프로그램의 제작과 유지보수, 실행 관점 모두에서 효율적이지 못하며 정확률을 떨어뜨리고 속도를 느리게 하는 요인이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 기분석 부분 어절 사전을 구축하여 사용하는 방법이 연구되었다.
본 논문에서는 대용량의 분석 말뭉치를 통해 기분석 부분 어절 사전을 구축하고 형태소 분석에 사용하는 방법을 제안한다. 세종 말뭉치로 실험한 결과 형태소 분석의 재현율이 99.05%였으며, 은닉 마르코프 모델을 이용한 품사 및 동형이의어 태깅 정확률은 96.76%였다.

The Korean morphological analysis based on corpus usually uses the pre-analyzed full word-phrase dictionary(FWD) that is constructed from the corpus. If input words are not found in the FWD, the morphemes of the input words are analyzed using complicated analysis rules: code transformation, decomposition of morphemes, and restoration of original form. Such complicated analysis rules are inefficient in terms of programming, maintenance, and runtime and cause to reduce its accuracy and performance. In order to solve these problems, the method using a pre-analyzed partial word-phrase dictionary(PWD) was researched.
This paper proposes new method that constructs the PWD from tagged corpus and analyzes Korean morpheme using the PWD. According to the experiments on Sejong corpus, the recall of morpheme analysis is 99.05%. And the accuracy of POS with homonym tagging based on Hidden-Markov-Model is 96.76%.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 학습 데이터 구축
3. 형태소 분석 및 태깅
4. 실험과 결과
5. 사용자 사전
6. 결론
참고문헌
키워드
참고문헌 (11)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

  1. Seung Hyun Yang , 2003 , A High-Speed Korean Morphological Analysis Method based on Pre-Analyzed Partial Words , Journal of KIISE. Software and Applications 27 (3) : 290 ~ 301

  2. Seong-Yong Kim , 1987 , A morphological analyzer for korean language with tabular parsing method and connectivity information , 석사 , KAIST Computer Science

  3. J. H. Choi , 1993 , A Method for Reducing Dictionary Access with Bidirectional Longest Match Strategy in Korean Morphological Analyzer , Journal of KIISE 20 (1) : 769 ~ 772

  4. Y. G. Han , 1999 , Pseudo two-level model using extended longest match method in korean morphological analysis , Proceedings of Conference of Hangul and Korean Information Processing : 491 ~ 496

  5. J. H. Choi , 1993 , A Method for Reducing Dictionary Access with Bidirectional Longest Match Strategy in Korean Morphological Analyzer , Journal of KIISE 20 (10) : 1497 ~ 1507

  6. Seung-Shik Kang , 1991 , A design and implementation of efficient Korean morphological analyzer based on dictionary information , Proceedings of KIISE Spring Conference 18 (1)

  7. Jae-han Kim , 1994 , Korean Morphorlogical Analyzer using Unified-Morphem Information , Proceedings of KIISE Fall Conference 21 (2) : 653 ~ 656

  8. 심광섭 , 2007 , MADE : 형태소 분석기 개발 환경 , 인터넷정보학회논문지 8 (4) : 159 ~ 171

  9. Jung-ho Shin , 1994 , An HMM Part-of-Speech Tagger for Korean Based on Wordphrase , Proceedings of Conference of Hangul and Korean Information Processing : 389 ~ 394

  10. Dong Myung Kim , 2009 , Simultaneous Korean POS and Homonym Tagging System using HMM , 석사 , Ulsan University

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
인용된 논문 (1)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

제 1 저자의 다른 논문 (10)

신준철 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

권호 내 다른 논문 (9)

정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제5호 의 상세정보를 확인해 보세요.

추천 논문 (10)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 연세대학교 42
2 충북대학교 41
3 울산대학교 36

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동