• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.67-72
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• 2011

기존의 말뭉치 기반 한국어 형태소 분석 방법은 대용량의 어절 기분석 사전을 사용하여 분석하고, 그 사전에 없는 어절은 코드 변환, 형태소 분리, 원형 복원 규칙 적용 등을 거치는 복잡한 분석 방법을 통해 후보들을 생성했다. 이 복잡한 분석 방법은 제작과 유지보수, 실행 관점 모두에서 효율적이지 못하며 정확률을 낮추고 속도를 느리게 하는 요인이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 부분 어절의 기분석 사전을 구축하여 사용하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 대용량의 분석 말뭉치를 통해 부분 어절의 기분석 사전을 구축하고 형태소 분석에 사용하는 방법을 제안한다. 세종 말뭉치로 실험한 결과 재현율이 99.05%였으며, 품사 및 동형이의어 태깅 정확률은 96.76%였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.3
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• pp.290-301
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• 2000

Most morphological analysis methods require repetitive procedures of input character code conversion, segmentation and lemmatization of constituent morphemes, filtering of candidate results through looking up lexicons, which causes run-time inefficiency. To alleviate such problem of run-time inefficiency, many systems have introduced the notion of 'pre-analysis' of words. However, this method based on pre-analysis dictionary of surface also has a critical drawback in its practical application because the size of the dictionaries increases indefinite to cover all words. This paper hybridizes both extreme approaches methodologically to overcome the problems of the two, and presents a method of morphological analysis based on pre-analysis of partial words. Under such hybridized scheme, most computational overheads, such as segmentation and lemmatization of morphemes, are shifted to building-up processes of the pre-analysis dictionaries and the run-time dictionary look-ups are greatly reduced, so as to enhance the run-time performance of the system. Moreover, additional computing overheads such as input character code conversion can also be avoided because this method relies upon no graphemic processing.