KCI등재
어휘별 중의성 해소 규칙을 이용한 한국어 품사 태깅
저자
안광모(Kwang-Mo Ahn) ; 서영훈(Young-Hoon Seo) ; 이용석(Yong-Seok Lee)
발행기관
학술지명
한국엔터테인먼트산업학회논문지(Journal of Korea Entertainment Industry Association)
권호사항
발행연도
2009
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
34-38(5쪽)
제공처
본 논문에서는 어휘별 중의성 해소 규칙을 이용한 한국어 품사 태깅을 기술한다. 이를 위해 세종 천만 어절 균형 형태소 태그 말뭉치에서 중의성의 50%를 차지하는 상위 500여 어절 각각에 대해 중의성 해소 규칙을 정의하였다. 각 규칙은 자신과 주변 어절의 통사 및 의미 정보를 이용하여 정의된다. 어휘별 중의성 해소 규칙을 적용하고, 중의성이 해소되지 않은 경우에는 어절 단위 trigram 정보를 이용한 HMM을 적용했을 경우 태깅 정확률이 98.28%로 평가되었다. 어휘별 중의성 해소 규칙을 적용하지 않고 HMM만을 적용했을 경우는 94.79%였다. 이것은 신뢰성 있는 규칙을 적용범위가 넓도록 잘 정의하면 통계기반 태깅의 한계를 극복할 수 있다는 사실을 보여준다.
더보기This paper describes Korean Part-of-Speech tagging using disambiguation rules for each ambiguous word. We define disambiguation rules respectively for five hundred words from which top 50% of morphological ambiguities are occurred in Sejong 10 million words balanced morphological tagged corpus. Each rule is defined based on syntax and semantics of surrounding words of the ambiguous word. The accuracy of our system which applies disambiguation rules for each ambiguous word first, and then applies HMM using word level trigram for words that are not resolved yet is 98.28%. The accuracy of HMM tagger only is 94.79%. This shows that we overcome the limit of statistical tagging if we defines reliable and broad coverage rules well.
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