현대국어 기초말뭉치는 방법론 및 표준화 연구, 그리고 소프트웨어 개발과 더불어 21세기 세종계획 국어기초자료 구축 사업의 일환으로 개발되었다. 현대국어 기초말뭉치 개발에서는 세종말뭉치 통합분 12,000만 어절을 후처리하고, 원시말뭉치 6,200만 어절, 형태분석 말뭉치 1,500만 어절, 형태의미분석 말뭉치 1,250만 어절, 구문분석 말뭉치 80만 어절을 신규 구축 완료하였으며, 이 중 일부 말뭉치에 대한 정제 작업이 2007년 말까지 완료될 예정이다. 방법론 및 표준화 연구에서는 말뭉치 구축 방법론과 분석표지 표준화, 말뭉치 활용 연구가 진행되었고, 이 밖에도 소프트웨어 개발 사업에서는 말뭉치 구축 및 활용에 필요한 도구를 개발하였다. 이 논문은 21세기 세종계획 국어기초자료 구축 사업의 연구 성과를 현대 국어 기초말뭉치를 중심으로 소개하고 향후 전망을 논의하는 것이 목적이다.
본 논문에서는 21세기 세종계획 "현대문어 형태 분석 말뭉치"에서 나타나는 오류를 개선하는 방법으로 패치 시스템을 제안한다. 이 패치 시스템은 패치 파일과 패치 적용-생성 스크립트로 구성되며, 사용자들은 패치 파일을 사용하여 원래의 말뭉치에서 어떤 파일과 어절을 수정하였는지 확인할 수 있어 개발 목적에 맞는 학습 말뭉치를 생성할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용해 서로의 수정 사항을 공유하고, 지속적으로 세종 말뭉치의 오류를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 1,015만 어절을 대상으로 31만여 개의 오류를 수정하였다. 오류의 유형으로는 문장, 어절 분리 오류, 철자 오류, 불일치 오류, 분석 오류, 형식 오류가 있으며, 오류 수정 사항을 패치 파일에 반영하였다.
본 논문에서는 21세기 세종계획 "현대문어 형태 분석 말뭉치"에서 나타나는 오류를 개선하는 방법으로 패치 시스템을 제안한다. 이 패치 시스템은 패치 파일과 패치 적용-생성 스크립트로 구성되며, 사용자들은 패치 파일을 사용하여 원래의 말뭉치에서 어떤 파일과 어절을 수정하였는지 확인할 수 있어 개발 목적에 맞는 학습 말뭉치를 생성할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용해 서로의 수정 사항을 공유하고, 지속적으로 세종 말뭉치의 오류를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 1,015만 어절을 대상으로 31만여 개의 오류를 수정하였다. 오류의 유형으로는 문장, 어절 분리 오류, 철자 오류, 불일치 오류, 분석 오류, 형식 오류가 있으며, 오류 수정 사항을 패치 파일에 반영하였다.
한국어 정보처리에서 널리 사용되는 세종 형태분석 말뭉치는 품사정보와 문장정보 등 다양한 한국어 정보를 포함하고 있다. 이 말뭉치는 방대한 양의 정보들로 구축되었지만 많은 오류 또한 포함되어 있다. 예를 들면 철자 오류, 띄어쓰기 오류, 그리고 품사부착 오류 등이 있다. 하지만 세종말뭉치와 같이 대용량 말뭉치의 오류를 수정하는 것은 많은 인력과 시간이 필요하며 일관성 있게 오류를 수정하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 세종 형태분석 말뭉치에 포함된 오류를 빠르고 일관성 있게 수정하기 위한 오류 수정 도구를 구현하였다. 본 논문에서 수정 대상이 되는 오류는 어절과 형태소 분석 결과의 불일치에 관한 오류만 대상으로 한다. 이를 위해 세종 형태분석 말뭉치를 데이터베이스로 재구축하였으며, 본래의 어절과 품사가 부착된 형태소의 자모를 각각 분리하여 두 자모의 차이점을 분석하여 오류 후보를 선정한다. 오류 후보에서 동일한 오류 패턴을 갖는 모든 오류 후보에 대하여 동일한 방법으로 일관성 있고 빠르게 수정할 수 있다.
본 논문에서는 세종형태분석 말뭉치에 포함되어 있는 오류를 효율적으로 수정하기 위하여 오류 수정도구를 개발하였다. 세종형태분석 말뭉치에서 오류를 검출하기 위하여 형태소 생성과 자동 띄어쓰기 방법을 이용하였다. 검출된 오류를 수정하기 위하여 철자 오류 수정, 형태소 삭제 수정, 형태소 삽입 수정, 어절 재분석 방법을 사용하였다. 또한 최대한 반복적인 작업은 수행하지 않도록 설계하였다. 구현된 오류 수정 도구를 통하여 세종형태분석 말뭉치를 수정하였을 경우 텍스트 파일 형태의 말뭉치에서 오류를 수정하는 것보다 최소 9배 이상 빠른 작업이 가능하였으며, 사용자가 오류 수정 작업을 진행할수록 수정 속도가 빨라짐을 실험을 통해서 알 수 있었다.
본 연구에서는 신문 기사에 대한 실증적 언어 분석을 목적으로 하여, <21세기 세종계획>에 의해 구축된 대용량의 신문 기사 말뭉치를 다양한 각도로 계량화하여 분석한다. 신문 기사를 표제, 전문, 본문의 구성으로 나누고 각 구성의 특징에 따라 형태 분석 말뭉치, 형태의미 분석 말뭉치, 구문 분석 말뭉치를 이용하여 분석한다. 본 연구는 대량의 신문 기사 말뭉치를 이용한 계량적 방법이라는데 의의가 있다 이러한 연구 방법을 통하여 기존의 직관을 이용한 연구 방법들과 차별화 된 실증적 연구로서 신문 이론을 검증하고, 신문 기사의 새로운 언어 현상을 발견할 수 있을 것이다.
본 논문은 1999년도에 구축된 '150만 세종 형태소 분석 말뭉치'를 바탕으로 형태소 기분석 사전을 구축하고, 이를 토대로 후처리의 수작업을 고려한 반자동 태거를 구축하는 방법론에 대해 연구한 것이다. 분석말뭉치 구축에 있어 기존 자동 태거에 의한 자동 태깅의 문제점을 분석하고, 이미 구축된 형태분석 말뭉치를 이용해 후처리 작업이 보다 용이한 1차 가공말뭉치를 구축하는 반자동 태거의 개발과 그 방법론을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이와 같은 논의에 따라 분석 말뭉치의 구축을 위한 태거는 일반적인 언어 처리를 위한 태거와는 다르다는 점을 주장하였고, 태거에 전적으로 의존하는 태깅 방식보다는 수작업의 편의를 제공할 수 있는 태깅 방식이 필요함을 강조하였다. 본 연구에서 제안된 반자동 태거는 전체적인 태깅 성공률과 정확도가 기존의 태거에 비해 떨어지지만 정확한 단일 분석 결과를 텍스트의 장르에 따른 편차 없이 50% 이상으로 산출하고, 해결이 어려운 어절 유형에 대해서 완전히 작업자의 판단에 맡김으로써 오류의 가능성을 줄인다. 또한 분석 어절에 대해 여러 표지를 부착함으로써 체계적이고 단계적인 후처리 작업이 가능하도록 하였다.
품사 부착 말뭉치란 문장에 포함된 각 단어에 품사 표지를 부착한 말뭉치를 말한다. 이런 말뭉치에는 다양한 형태의 오류들이 포함되어 있으며, 오류가 포함된 말뭉치를 학습 자료로 사용하는 자연언어처리 시스템의 좋은 성능을 기대할 수 없다. 따라서 말뭉치의 일관성이나 정확도는 자연언어처리 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 하지만 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수가 발생하고 여러 작업자가 작업을 수행하다 보니 일관성을 유지하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 GMM을 이용한 군집화를 수행하여 오류 후보를 추출한다. 이를 통해서 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수를 방지하고 일관성을 유지하고자 한다. 세종품사부착 말뭉치를 대상으로 임의로 오류를 유발시켜 실험한 결과, 재현율 84.74%의 성능으로 오류를 탐지하였다. 향후에 좀 더 높은 재현율을 위해서 자질 확장이나 회귀 분석 방법 등을 추진할 계획이다.
자연어처리에서 기계학습을 위한 학습 말뭉치는 매우 중요하다. 정제된 대량의 말뭉치는 자연어처리 시스템에 직접 영향을 준다. 본 논문에서는 대량의 말뭉치 오류를 자동으로 수정하는 새로운 방법을 제안한다. 오류 말뭉치와 정답 말뭉치에서 사람이 태깅한 문서의 특성을 반영한 수정 규칙을 자동으로 생성하였다. 수정 규칙은 RDR(Ripple-Down Rules)를 사용하여 표현하였다. 수정 방법의 가치를 보이기 위해 품사 부착 말뭉치와 개체명 부착 말뭉치에 대해서 실험하였으며 두 분야에서 유의미한 결과를 보였다. 이 방법은 대량의 말뭉치를 제작할 때 오류를 최소화하는 방법으로 사용이 가능하다.
'형태소 깎는 노인'은 국어사 자료를 처리하는 고성능 자동 형태분석기의 개발이 난항을 겪고 있는 상황에서 수동으로 형태분석 작업을 하는 연구자들을 지원하기 위하여 개발된 형태분석 보조기이다. 인간과 기계의 분업을 통해 인간의 피로를 최대한 줄이고, 단순 반복 형태에 대해서는 정답을 확실하게 제안할 수 있다는 것이 특징이다. 국어사 자료에는 한국어 정보처리를 위해 필요한 어휘 사전이 없으므로, 문법형태소 사전을 만들어 이를 단서로 조사/어미부와 어간부를 구분하도록 하였다. 이를 통해 구축된 소규모 형태분석 말뭉치들이 장기적으로는 자동 형태분석기의 성능 개선에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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