An Improving Method of Efficiency for Word Clustering Based on Language Model

언어모델 기반 단어 클러스터링 알고리즘의 효율성 향상 기법

단어 클러스터링 (word clustering) 또는 군집화는 자연어처리에서 데이터 부족 문제로 인하여 단어 간의 의미관계와 관련된 정보를 사용하기 어렵게 만드는 문제에 대처할 수 있는 중요한 기술이다. 단어 클러스터링과 관련하여 알려진 가장 대표적인 기법으로는 클래스-기반 n-gram 언어모델의 개발을 위하여 제안된 Brown 단어 클러스터링 기법이다. 그러나 Brown 클러스터링 기법을 이용하는데 있어서 부딪치는 가장 큰 문제점은 시간과 공간적인 면에서 자원 소요량이 너무 방대하다는 점이다. 본 연구는 이 클러스터링 기법의 효율성을 개선하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 가장 단순한(naive) 접근에 비하여 약 7.9배 이상의 속도 향상을 이룰 수 있음을 관찰하였다.