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      • 확률 접속표를 이용한 일본어 형태소 분석 결과의 후처리 기법

        박철제(Chul-Jae Park),이종혁(Jong-Hyeok Lee),이근배(Geunbae Lee),Katsuhiko Kakehi(Katsuhiko Kakehi) 한국정보과학회 1997 정보과학회논문지(B) Vol.24 No.1

        본 논문에서는 말뭉치로부터 얻은 통계정보를 이용한 일본어 형태소 분석 결과의 후처리 기법을 제안한다. 형태소 분석 과정은, 사전 검색을 통해 가능한 모든 형태소 분석 후보를 얻는 분할 단계와 확률 접속표를 이용하여 형태소 간의 결합 타당성 검사 및 분석 후보의 우선 순위를 결정하는 선택 단계로 구성된다. 확률 접속표는 단순히 형태소 간의 접소가능 유무만을 나타내던 기존의 접속정보표와는 달리 형태소 간의 접속강도를 확률값으로 나타냄으로써 형태소 간의 강한 접속 뿐만 아니라 문절과 문절 간의 약한 접속도 세밀하게 표현할 수 있다. 이는 띄여쓰기를 하지 않아 문장 단위의 처리가 불가피한 일본어 형태소 분석시 더욱 정확한 우선 순위 결정을 가능하게 한다. 형태소 간의 접속확률은 대상 언어에 대한 확률 모델로서 통계 정보 추출기를 통해 약 24만 단어의 일본어 말뭉치로부터 추출하였다. 확률 접속표를 이용한 일본어 형태소 분석기는 95.73%의 정확도를 보였으며, 그 결과는 기존 방식과 비교하여 문장의 길이 및 단어 품사별로 기술, 평가하였다. This paper proposes a statistical Postprocessing method of Japanese morphological analysis, which is carried out by two main stages: the first one is to segment a sentence into all possible morpheme chains by dictionary look-up, and the second is to check the morpheme-ordering constraint while ranking the chain candidates using a probabilistic connectivity matrix. Since, unlike the traditional binary matrix, the probabilistic connectivity matrix can distinguish in detail between the strong and the weak connectivities with probability values, the candidates can be ranked much accurately in Japanese analysis which is inevitably performed by a sentence unit. The probabilistic connectivity matrix was statistically constructed by a corpus analysis of 240,000 morphemes. In experimental evaluation, the morphological analyzer based on the probabilistic connectivity matrix shows an accuracy of 95.73%, and th experimental results classified by the sentence length and the word category are summarized being compared with those of traditional approach.

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