A Deep Learning-based Two-Steps Pipeline Model for Korean Morphological Analysis and Part-of-Speech Tagging

윤준영; 이재성

doi:10.5626/JOK.2021.48.4.444

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤준영 (충북대학교) 이재성 (충북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.4

발행연도: 2021.4

수록면: 444 - 452 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2021.48.4.444

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인공신경망을 활용한 최근의 한국어 형태소 분석 및 태깅 연구는 주로 표층형에 대해 형태소 분리와 품사 태깅을 먼저하고, 원형 복원 사전을 이용하여 후처리로 형태소 원형을 복원해왔다. 본 연구에서는 형태소 분석 및 품사 태깅을 두 단계로 나누어, sequence-to-sequence를 이용하여 형태소 원형을 먼저 복원하고, 최근 자연어처리의 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이는 BERT를 이용하여 형태소 분리 및 품사 태깅을 하였다. 두 단계를 파이프라인으로 적용한 결과, 별도의 규칙이나 복합 태그 처리 등이 필요한 형태소 원형 복원 사전을 사용하지 않고도 우수한 형태소 분석 및 태깅 결과를 보였다.

#형태소 분석 #형태소 품사 태깅 #파이프라인 #morphological analysis #part-of-speech tagging #sequence-to-sequence #BERT #pipeline

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C. Park, C. Lee, and H. Kim, "Korean Morphological Analysis and Part-Of-Speech Tagging with LSTM-CRF based on BERT," Proc. of the 31st HCLT, pp. 34-36, 2019. (in Korean)

C. Lee, J, Lim, S. Lim, and H. Kim, "Syllable-based Korean POS Tagging Based on Combining a Preanalyzed Dictionary with Machine Learning," Journal of KIISE, Vol. 43, No. 3, pp. 362-369, 2016. 3. (in Korean)

J. Min, S. Na, J. Sin, and Y. Kim, "BERT with subword units for Korean Morphological Analysis," Proc. of the 31st HCLT, pp. 37-40, 2019. (in Korean)

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. (in Korean)

S. Na, S. Yang, C. Kim, O. Kwon, Y. Kim, "CRFs for Korean Morpheme Segmentation and POS Tagging," Proc. of 24th Annual Conference on Human and Cognitive Language Technology, 2012.

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