옛한글･현대한글 병렬 자료를 활용한 옛한글 형태소 사전 구축 기법 연구 (A Study on Technique of Constructing Old-Korean Morphological Dictionary by Using Old-Modern Korean Parallel Material)

서지정보

· 발행기관 : 계명대학교 인문과학연구소
· 수록지 정보 : 동서인문학 / 64호 / 7 ~ 28페이지
· 저자명 : 강남오, 김재호

초록

자연어 자료의 형태소 분석은 구문 분석과 의미 분석을 위한 기초 정보를 제공한다. 그리고 이는 정보 검색 시스템, 기계 번역 시스템, 그리고 질의응답 시스템 등 자연어 처리 기반의 컴퓨터 응용 시스템을 개발하는데 있어서 필수적으로 요구되는 작업이다. 이런 이유로, 현대 한글로 작성된 자료들을 자동으로 처리하기 위해 다양한 형태소 분석기와 형태소 사전이 구축되었고, 산업계와 학계에서 활발히 사용되고 있다. 하지만 옛한글 형태소 분석기와 옛한글 형태소 사전의 개발은 더디게 진행되고 있는데 이는 현재 옛한글을 사용하지 않으며 옛한글 자료 처리에 대한 수요 또한 제한적이기 때문이다.
옛한글 형태소 분석 시스템을 개발하는데 있어서 옛한글 형태소 사전의 구축은 필수적인 요소이다. 그리고 옛한글 형태소 사전에 수록된 형태소의 양은 형태소 분석의 질과 성능에 큰 영향을 미친다. 하지만 방대한 양의 옛한글 형태소 사전을 구축하는 것은 많은 시간과 노력이 드는 작업으로 이의 해결이 쉽지 않다.
본 논문에서는 옛한글-현대한글 병렬자료, 현대한글 형태소 분석기 그리고 현대한글 형태소 사전을 활용하여 옛한글 형태소 사전을 구축하는 방법을 제안했다. 제안한 기법에서는 현대한글 자료를 현대어 형태소 분석기를 이용해서 형태소 분석을 수행한 후 산출된 현대한글 형태소 어휘들을 옛한글 자료에서 유사도 측정을 통해 검색한다. 정확하고 효율적인 검색을 위해 조사의 경우는 미리 구축한 현대한글-옛한글 조사 테이블을 사용했다. 유사도 기반 검색에서 옛한글 형태소가 발견된 경우 현대한글 형태소에 대응되는 옛한글 형태소로써 옛한글 형태소 사전에 등록한다. 검색이 되지 않은 형태소 요소들은 어순 정보에서 가능성이 높은 옛한글 형태소를 추출하고 사용자의 판단에 의해 옛한글 형태소 사전에 등록한다. 옛한글 홍길동전으로 실험한 결과 2464개의 형태소를 자동으로 추출함을 보여주었다.

영어초록

Morphological analysis of a document written in a natural language provides fundamental information for syntactic analyzing and semantic analyzing. And this is an essential process to develop computer applications based on natural language processes. In developing an old Korean morphological analyzing system, constructing an old Korean morphological dictionary is essential and the number of morphemes registered in the dictionary has a significant impact on the quality and performance of the analysis. However, the development of morphological analyzer and morphological dictionary for old Korean has been slow because old Korean is not used anymore and the demand of processing documents written in old Korean is limited.
In this paper, we proposed a technique to construct an old Korean morphological dictionary. After morphologically analyzing a document written in modern Korean, the resulting modern Korean morphemes are searched in a parallel document written in old Korean by using a similarity measure. For accurate and efficient retrieval of a particle, a modern-old particle table is constructed and used. If an old Korean morpheme corresponding to the modern Korean morpheme is found, the morpheme is registered in an old Korean morphological dictionary. If it is not found, a highly probable item in a word order is extracted and it is registered based on the user’s decision.

참고자료

· 없음