대규모 텍스트 분석을 위한 한국어 형태소 분석기의 실행 성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 한국어 형태소 분석기란 무엇인가?

한국어 형태소 분석기는 어휘 사전을 기반으로 형태소 결합 규칙에 따라 형태소를 분리하고 원형을 복원하는 과정으로 구성된다. 이는 사전 외 단어 처리 방식에 따라 규칙 기반, 사전 기반, 말뭉치 기반 및 머신러닝 기반 형태로 분류할 수 있다. 사전에 등록되지 않은 미등록어 처리 방식에 따라 분석 정확도가 달라진다.

Q: 대규모 텍스트 분석 시 가장 효율적인 한국어 형태소 분석기는 무엇인가?

연구 결과, 대규모 텍스트 분석 시 KLT2010 형태소 분석기의 KMA-windows 버전이 가장 효율적이다. KMA-windows는 1억 5천만 어절 규모의 KCC150 말뭉치 분석에 533초가 소요되어, Mecab보다 약 1.5배 빠른 성능을 보이며 실행 속도면에서 가장 우수하다.

원혜진; 이현영; 강승식

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 원혜진 (국민대학교) 이현영 (국민대학교) 강승식 (국민대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.7

수록면: 401 - 403 (3page)

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빅데이터 분석과 딥러닝에서는 대규모 텍스트 말뭉치를 분석하기 위해 원시 말뭉치 구축과 형태소 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 한국어 대규모 말뭉치로 구축된 KCC 원시 말뭉치를 소개하고 이 말뭉치에 대하여 여러 형태소 분석기의 실행 속도 및 성능을 비교한다. 비교 대상의 형태소 분석기로는 파이썬 환경에서 주로 사용되는 KoNLPy와 ... 전체 초록 보기

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