Abstract
There is no explicit spelling change information in part-of-speech tagged corpora of Korean. It causes some difficulties in acquiring the data to study Korean morphology, i.e. automatically in constructing a dictionary for morphological analysis and systematically in collecting the phenomena of the spelling changes from the corpora. To solve this problem, this paper presents a method to recognize spelling changes between morphemes of a Korean word in tagged corpora, only using a string matching, without using a dictionary and phonological rules. This method not only has an ability to robustly recognize the spelling changes because it doesn't use any phonological rules, but also can be implemented with few cost. This method has been experimented with a large tagged corpus of Korean, and recognized the 100% of spelling changes in the corpus with accuracy.
현재의 한국어 형태소 태그 부착 말뭉치에는 형태소 결합 경계의 철자변화 정보가 명시적으로 표시되어 있지 않다. 이로 인해 태그 부착 말뭉치로부터 형태소 분석에 필요한 사전을 자동으로 구축하거나 형태소 결합 경계의 철자변화 현상에 대한 체계적 예제 수집 등과 같은 한국어 형태론 연구에 필요한 자료 획득이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 사전과 음운 규칙을 이용하지 않고, 태그 부착 말뭉치의 어절 문자열과 형태소 문자열만을 비교하여 어절을 구성하는 형태소의 철자변화 현상을 인식하는 간단한 방법을 제안한다. 이 방법은 규칙을 사용하지 않기 때문에 두 형태소 결합으로 나타나는 모든 철자변화 현상을 유연하게 인식할 수 있고, 알고리즘 구현만으로 문제를 해결할 수 있기 때문에 비용이 싸다는 특징이 있다. 한 태그 부착 말뭉치에 대한 실험에서 본 방법은 실험 말뭉치 어절에 나타나는 철자 변화를 100% 인식하는 것으로 나타났다.