TAKTAG: Two phase learning method for hybrid statistical/rule-based part-of-speech disambiguation

TAKTAG: 통계와 규칙에 기반한 2단계 학습을 통한 품사 중의성 해결

품사 태깅은 형태소 분석 이후 발생한 모호성을 제거하는 것으로, 통계적 방법과 규칙에 기 반한 방법이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이들 방법론에는 각기 한계점을 지니고 있다. 통계적인 방법인 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)은 유연성(flexibility)을 지니지만, 교착어(agglutinative language)인 한국어에 있어서 제한된 윈도우로 인하여, 중의성 해결의 실마리가 되는 어휘나 품사별 제대로 참조하지 못하는 경우가 있다. 반면, 규칙에 기반한 방법은 차체가 품사에 영향을 받으므로 인하여, 새로운 태그집합(tagset)이나 언어에 대하여 유연성이나 정확성을 제공해 주지 못한다. 이러한 각기 서로 다른 방법론의 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 통계와 규칙을 통합한 한국어 태깅 모델을 제안한다. 즉 통계적 학습을 통한 통계 모델이후에 2차적으로 규칙을 자동학습 하게 하여, 통계모델이 다루지 못하는 범위의 규칙을 생성하게 된다. 이처럼 2단계의 통계와 규칙의 자동 학습단계를 거치게 됨으로써, 두개 모델의 단점을 보강한 높은 정확도를 가지는 한국어 태거를 개발할 수 있게 하였다.