• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.27 no.2
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• pp.303-323
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• 2016

The present study aims to investigate how differences in terms of morphological awareness (MA) influence the learning of new words in young adults. Divided into two groups according to their MA, participants were asked to learn the meanings of rare Hanja words in both morphologically supported and unsupported sentence contexts. The results indicate that high-MA participants were more successful in learning the meanings of the words than the low-MA participants and that the group difference lasted for one week after learning. More importantly, the effect of MA was greater for rare words appearing within morphological supported sentences. These results suggest that both the availability of morphological analyses during learning and individual differences in MA influence the learning of word meanings.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.2
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• pp.145-180
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• 1994

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.92-98
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• 1999

본 논문에서는 연세대학교 컴퓨터과학과에서 연구되어 온 형태소 분석 시스템에 대해 설명한다. 연세대학교 자연 언어 처리 시스템의 기본적인 바탕은 무엇보다도 대량의 말뭉치를 기반으로 하고 있다는 점이다. 예컨대, 형태소 분석 사전은 말뭉치 처리에 의해 재구성 되었으며, 3000만 어절로부터 추출되어 수작업에 의해 다듬어진 어휘 데이터베이스는 형태소 분석 결과의 상당 부분을 제한하여 일차적인 중의성 해결의 역할을 담당한다. 또한 복합어 분석 역시 말뭉치에서 얻어진 사전을 바탕으로 이루어진다. 품사 태깅은 bigram hmm에 기반하고 있으며 어휘 규칙 등에 의한 후처리가 보강되어 있다. 이렇게 구성된 형태소 분석기 및 품사 태거는 구문 분석기와 함께 연결되어 이용되고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.536-539
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• 2021

본 논문은 한국어에서 형태소 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 형태소 분석에서 형태소 복원은 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용한다. 이와 같은 방법은 모호성을 해결하기 위해 사전에 모든 정보를 저장하는 것이 불가능할 뿐 아니라 단음절 이형태의 모호성을 해결할 수 없을 것이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 생성된 모호성을 Viterbi 알고리즘을 이용해서 해소한다. 본 논문의 형태소 복원 과정은 기본적으로 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용하여 형태소 복원 후보를 찾고 여러 후보가 있을 경우(모호성의 생성), 그 결과를 Viterbi 알고리즘으로 이형태를 결정한다. 실험을 위해 모두의 말뭉치(형태 분석)를 사용하고, 평가는 NER 방식으로 평가한다. 그 결과 품사 부착에 대해 96.28%정도의 성능을 보여주었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.36C no.7
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• pp.46-55
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• 1999

We proposed the new method of postprocessing which not only reduces the frequency of dictionary access using morphological analysis but improve the recognition rate of character recognizer. In this paper, after estimating morphological construction of mis-recognized word using the part of speech that is analyzed, correct presumed mis-recognized morphology. The postprocessing using a morphology unit reduce candidate because of short than word and frequency of dictionary access because there is no need to morphological analysis for candidate. To select right candidate is only necessary to dictionary access. The proposed results show that reduced the frequency of dictionary access to 60% than postprocessing method using a word unit and recognition rate improved from 94% to 97%.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.3-8
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• 2016

형태소 분석기는 많은 자연어 처리 영역에서 필수적인 언어 도구로 활용되기 때문에 형태소에 대한 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 최근 음절 기반으로 형태소의 품사를 태깅하는 방법에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 음절 단위 형태소 분석은 음절 단위로 분리된 형태소에 대해서 기계학습을 이용하여 분리된 음절 단위로 품사를 태깅하는 단계를 가진다. 본 논문에서는 기존의 CRF를 이용한 음절 단위 품사 태깅 방법을 개선하기 위해 bi-LSTM-CRFs를 이용한 방법을 제안한다. 또한, bi-LSTM-CRFs의 입력을 음절의 품사 분포 벡터를 이용해 확장함으로써 음절 단위 품사 태깅의 성능을 향상 시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.99-106
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• 2007

본 연구는 국어의 모든 언어적 특성을 기술하고 이를 실제 형태소 분석에 적용할 수 있도록 다차원 해석 사전을 이용하는 형태소 분석 시스템인 moHANA(Morphological Hangul Analyzer)에 관한 연구이다. moHANA의 해석 사전은 태그정보 사전, 어휘 사전 그리고 문법 사전으로 구성된다. 태그정보 사전은 기존 형태소 해석기의 일차원적인 품사 정보와 달리 어류 태그정보, 형태적 정보, 통사적 정보, 의미적 정보 및 화용 정보의 5 차원 벡터 정보로 작성된다. 어휘 사전은 어휘와 그 어휘가 가질 수 있는 태그정보를 우선 순위에 기반하여 순서열로 가지며, 문법 사전은 특수 문법 연산자를 이용하여 태그정보 사전에 정의된 각각의 태그가 연결 가능한지 여부를 규정하는 문법이 구축되어 있다. 형태소가 가지는 태그정보를 다차원으로 정의하고 이에 따른 문법 규칙의 표현을 통해 보다 자세한 형태소 분석 및 새로운 형태소 태그의 삽입과 삭제의 용이함을 얻을 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.3-8
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• 2016

형태소 분석기는 많은 자연어 처리 영역에서 필수적인 언어 도구로 활용되기 때문에 형태소에 대한 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 최근 음절 기반으로 형태소의 품사를 태깅하는 방법에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 음절 단위 형태소 분석은 음절 단위로 분리된 형태소에 대해서 기계학습을 이용하여 분리된 음절 단위로 품사를 태깅하는 단계를 가진다. 본 논문에서는 기존의 CRF를 이용한 음절 단위 품사 태깅 방법을 개선하기 위해 bi-LSTM-CRFs를 이용한 방법을 제안한다. 또한, bi-LSTM-CRFs의 입력을 음절의 품사 분포 벡터를 이용해 확장함으로써 음절 단위 품사 태깅의 성능을 향상 시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.331-339
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• 1993

본 논문에서는 한국어의 음절 특성을 이용한 한국어 형태소 분석기를 제시하였다. 이 형태소 분석기는 품사별 음절 정보, 불규칙 음절 정보, 활용어절 음절 정보, 선어말 어미 음절 정보 등을 이용하여 음절 단위로 형태소 분석을 한다. 음절 단위의 형태소 분석 방법은 음소 단위의 방법보다 형태소 분석시에 생성될 수 있는 잘못된 중간 분석 결과를 크게 감소시켜, 사전 탐색 부담을 최소화한다. 시스템의 사전은 품사별 결합 특성과 사전 표제어의 길이별 분포 특성을 이용하여 구성하였으며, 그 규모는 약 16만 어휘이다. 이러한 사전 구성은 효율적인 사전검색을 제공하며, 특히 철자 검색기와 자동 인덱싱 등의 다양한 응용 시스템 요구를 곧바로 수용할 수 있는 유연성과 효율성을 갖고 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.1
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• pp.45-50
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• 2011

Unknown morpheme errors in Korean morphological analysis are divided into two types: The one is the errors that a morphological analyzer entirely fails to return any morpheme sequences, and the other is the errors that a morphological analyzer returns incorrect combinations of known morphemes. Most previous unknown morpheme estimation techniques have been focused on only the former errors. This paper proposes a unknown morpheme estimation method which can handle both of the unknown morpheme errors. The proposed method detects Eojeols (Korean spacing units) that may include unknown morpheme errors using SVM (Support Vector Machine). Then, using CRFs (Conditional Random Fields), it segments morphemes from the detected Eojeols and annotates the segmented morphemes with new POS tags. In the experiments, the proposed method outperformed the conventional method based on the longest matching of functional words. Based on the experimental results, we knew that the second type errors should be dealt with in order to increase the performance of Korean morphological analysis.