Predictive Morphological Analysis of Korean with Dynamic Programming

동적 프로그래밍기법에 근거한 예측중심의 한국어 형태소 분석

In this paper,we present an efficient morphological analysis model for Korean which produces from an input word all the feasible sequences of morphemes in the word.This model is deterministic in applying spelling rules,and has few redundant computations in processing complex and ambiguous words.This is the effect of three types of new techniques:first,a new method for interpreting speilling rules;second,predictive rule applications which restrict to the spelling rules suitable for the input word;third,the use of dynamic programming which enables the analyzer to avoid recomputing analyzed substring in case the input word is morphologically ambiguous.our model has been experimented with 413,975 word randomly selected from the corpus of Korean elementary textbooks.Experimental results show that our model guarantees fast and reliable processing.

본 논문은 단어를 구성하는 모든 가능한 형태소열 생성하는 효율적인 한국어 형태소분석 모델을 제시한다.본 논문의 형태소분석 모델은 결정적인(deterministic) 철자규칙의 적용을 보장하며,복합어나 중의성을 지니는 단어의 경우에도 불필요한 계산을 방지한다.이러한 효율성의 획득은 (1)철자규칙을 해석하는 새로운 방법. (2)입력단어에 적합한 철자규칙만을 적용하는 예측중심의 규칙적용방법.(3)중의성이 있는 단어의 경우 이미 분석된 형태부분의 반복계산을 방지하는 동적 프로그래밍 기법의 사용에 의한 새로운 분석기술에 의하여 이루어진다.본 논문에서는 제시된 형태소 분석 모델은 국민학교 국어교과서에서 무작위로 추출된 413,975개의 단어 를 대상으로 실험되었으며, 실험 결과는 본 모델이 효율적이면서도 견고한 형태소 분석을 보장하는것으로 나타났다.