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자료유형
학술저널
저자정보
김선우 (경기대학교) 최성필 (경기대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.8
발행연도
2018.8
수록면
792 - 800 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.8.792

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일반적으로 한국어 품사 태깅은 단어 단위로 띄어쓰기가 완료된 문장을 입력으로 받는다. 만일 띄어쓰기가 제대로 되지 않은 문장을 처리하기 위해서는 오류를 수정하기 위한 자동 띄어쓰기 처리가 선행되어야 한다. 그러나 자동 띄어쓰기 처리와 품사 태깅을 순차적으로 수행하면 각 단계에서 발생하는 오류로 인해 심각한 성능 저하 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 자동 띄어쓰기와 품사 태깅을 동시에 수행할 수 있는 통합 모델을 구축하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 세부적으로 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 바탕으로 음절 기반의 띄어쓰기 및 품사 태깅을 상보적으로 동시에 수행할 수 있는 통합 모델을 제안한다. 한국어 문어 품사 부착 말뭉치를 이용한 실험 결과, 띄어쓰기가 완전한 문장에 대해서는 98.77%의 품사 태깅 성능을 보였으며, 띄어쓰기가 전혀 되어 있지 않은 문장 집합에 대해서는 97.92%의 형태소 단위 F1-measure 성능을 나타내었다.
#한국어 품사 태깅 #한국어 자동 띄어쓰기 #자연어처리 #심층학습 #korean POS(part-of-speech) tagging #korean automatic spacing #NLP(natural language processing) #deep-learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 심층학습 기반 음절 단위 한국어 품사 태깅 및 띄어쓰기 통합 모델
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
C, Lee et al., Syllable-based Korean POS Tagging Based on Combining a Pre-analyzed Dictionary with Machine Learning, Journal of KIISE, Vol. 43, No. 3, pp. 362-369, 2016. D. Lee, H. Rim, and D. Yook, Automatic word spacing using probabilistic models based on character n-grams, IEEE Intelligent Systems, Vol. 22, No. 1, 2007. C, Lee, Joint Models for Korean Word Spacing and POS Tagging using Structural SVM, Journal of KISS : Software and Applications, Vol. 40, No. 12, pp. 826-832, 2013. Jihun Choi et al., A grapheme-level approach for constructing a Korean morphological analyzer without linguistic knowledge, Big Data and Natural Language Processing workshop hosted at IEEE Bic Data 2016, pp. 3872-3879. 2016. K. Shim, Morpheme Restoration for Syllable-based Korean POS Tagging, Journal of KIISE : Software and Applications, Vol. 40, No. 3, pp. 182-189, 2013.

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