한국어 형태소 분석에서의 효율적인 오분석 제거를 위한 말마디 유형 분류 및 알고리즘에 관한 연구 = (The) Study of algorithms and word classification for removing erroneous words in the Korean morphological analysis
저자
발행사항
안양 : 안양대학교 산업정보대학원, 1998
학위논문사항
학위논문(석사)-- 안양대학교 산업정보대학원: 전산정보학과 1998. 8
발행연도
1998
작성언어
한국어
주제어
KDC
005.1 판사항(4)
발행국(도시)
경기도
형태사항
vii, 57p. : 삽도 ; 26cm.
일반주기명
참고문헌: p. 54-57
소장기관
본 논문에서는 한국어를 형태소 분석할 때 발생되는 오류분석 결과를 어휘들간의 제약 정보를 이용하여 효율적으로 제거하는 방법을 제안한다. 형태소 분리는 말마디 단위로 이루어지며, 분리 가능한 모든 형태소의 결합 후보를 제시한 후에 형태소간의 접속 특성과 의미 정보를 이용하여 불필요한 후보를 제거한다. 접속 특성은 주로 형태소들이 결합하는데 요구되는 통사적 제약 조건을 기술한 것으로, 용언의 불규칙 정보, 형식 형태소가 결합 가능한 실질 형태소의 품사와 음절 조건 등이 포함된다. 의미 정보는 명사와 대명사 형태소들이 갖는 의미를 세분화하고, 이들을 공통된 의미 자질로 묶어서 범주화하였다. 범주화된 의미는 명사나 대명사가 형식 형태소(조사, 접미사)와 결합시 의미적으로 결합 가능한가를 점검한다.
어휘들간의 제약 정보는 연어제약 정보, 통사제약 정보, 의미제약 정보를 사용하는데, 이 정보들은 대형의 말뭉치로부터 어휘의 동시발생빈도나 상호 정보와 같은 통계 정보와 용례분석을 통하여 추출한다. 연어제약 정보는 어휘들간에 갖는 연어 관계를 사전에 수록하여, 분석 후보와 인접 말마디들간의 공기 관계를 검사하는데 사용된다. 통사제약 정보는 어휘들간에 성립되는 통사 규칙을 수록한다. 의미제약 정보는 형태소 사전에 수록되어 있는 명사, 대명사의 의미자질 정보를 바탕으로 하여, 동사, 형용사가 취할 수 있는 주어, 목적어의 자질 정보를 추출하였다. 따라서 '주어-서술어', '목적어-서술어', '수식어-피수식어'간의 의미적 공기 관계를 검사하는데 사용된다.
본 논문에서 제시한 알고리즘을 이용하여 실험 대상 말뭉치를 형태소 분석한 결과 약 91.4%의 오분석 말마디가 제거되었다. 형태소 분석 단계에서 오분석 말마디들을 제거해줌으로써 다음 처리 단계인 구문 분석의 처리 부담을 줄였으며, 철자 검사기, 기계 번역기 등 여러 응용 시스템에서 실용적으로 사용될 수 있는 시스템이 구축되었다.
This thesis suggests a morphological analysis method for eliminating erroneous words in the Korean Morphological Analysis In this approach, two methods, adjacency attributes and the restrictive information of lexicons are used. The morphological isolation is implemented in a word. After producing all possible candidates, it eliminates the erroneous results by using adjacency attributes and semantic information. The adjacency attributes are composed with the syntactic restriction that is required to combine the morphemes. They include irregular verb information, part of speech and syllable condition for essential morphemes which can be combined with formal morphemes, etc. The semantic information is established by subdividing the meaning of noun and pronoun morphemes and categorizing them according to common semantic features. The categorized semantic information is codes to bit information and stored in a dictionary. They will be used to check the possibility of semantic combination between noun(or pronoun) and formal morphemes (particle, suffix, etc.)
The cooccurrence relation is checked with the restrictive relation between lexicons. The restrictive information includes collocation restriction, syntactic restriction, semantic restriction, which are collected from a large corpus by statistical information such as cooccurrence frequency, and mutual information. The collocation restriction is stored in the dictionary with collocation relation between lexicons. It can be used to check the cooccurrence relation between adjacency words and a candidate. The syntactic restriction uses syntactic rules between lexicons. The semantic restriction used the semantic features of subjects, objects to which predicates(verb, adjective) relate. They are based on the semantic features of noun and pronoun. It can be used to check the semantic restriction between subject and predicate, object and predicate, or modifier and modified.
From experimental results, the proposal methods are improved by 91.4% of the analytical rate by eliminating the erroneous results and resolving the ambiguity. So, it reduces the burden of syntactic analysis will be used practically in the several application systems such as spell checker, machine translation, etc.
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