Bayesian Parameter Estimation Considering User-input for Korean Word Spacing Model

한국어 띄어쓰기 모델에서 사용자 입력을 고려한 베이지언 파라미터 추정

한국어 띄어쓰기에서 통계적 모델을 사용한 기존의 연구들은 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation)에 기반하고 있다. 그러나 최대우도추정은 자료부족 시 부정확한 결과를 주는 단점이 있다. 본 연구는 이에 대한 대안으로 사용자 입력을 고려하는 베이지언 파라미터 추정(Bayesian parameter estimation)을 제안한다. 기존 연구가 사용자 입력을 교정 대상으로만 간주한 것에 비해, 제안 방법은 사용자 입력을 교정 대상이면서 동시에 학습의 대상으로 해석한다. 제안하는 방법에서 사용자 입력은 학습 말뭉치의 자료부족에서 유발되는 부정확한 파라미터 추정(parameter estimation)을 방지하는 역할을 수행하고, 학습 말뭉치는 사용자 입력의 불확실성을 보완하는 역할을 수행한다. 실험을 통해 문어체 말뭉치, 통신환경 구어체 말뭉치, 웹 게시판 등 다양한 종류의 말뭉치와 다양한 통계적 모델에 대해 제안 방법이 효과적임을 알 수 있다.