Abstract
Most morphological analysis methods require repetitive procedures of input character code conversion, segmentation and lemmatization of constituent morphemes, filtering of candidate results through looking up lexicons, which causes run-time inefficiency. To alleviate such problem of run-time inefficiency, many systems have introduced the notion of 'pre-analysis' of words. However, this method based on pre-analysis dictionary of surface also has a critical drawback in its practical application because the size of the dictionaries increases indefinite to cover all words. This paper hybridizes both extreme approaches methodologically to overcome the problems of the two, and presents a method of morphological analysis based on pre-analysis of partial words. Under such hybridized scheme, most computational overheads, such as segmentation and lemmatization of morphemes, are shifted to building-up processes of the pre-analysis dictionaries and the run-time dictionary look-ups are greatly reduced, so as to enhance the run-time performance of the system. Moreover, additional computing overheads such as input character code conversion can also be avoided because this method relies upon no graphemic processing.
일반적으로 형태소 분석 방법은 실행시에 매 어절마다 코드 변환, 형태소 분리, 원형 복원 규칙 적용을 통한 분석 후보 생성, 사전 탐색을 통한 분석 후보의 여과 등의 절차를 거쳐 형태소 분석을 수행하기 때문에 실행 효율의 관점에서 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 완화시키기 위해 도입된 어절단위 기분석 사전에 의한 분석은 실행시 처리에 소요되는 계산 부하를 크게 줄일 수는 있지만 어절의 수가 사실상 무한하므로 사전의 크기 문제 때문에 완전한 처리 방법이 될 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이상과 같은 문제점을 해결하기 위해 두가지 대비되는 방법론을 결합하여 부분 어절별로 기분석 결과를 구축하여 형태소를 분석하는 방법에 대해 기술하고 있다. 이 방법에 의하면, 형태소 분리, 원형 복원 등 형태소 분석에 필요한 계산의 대부분을 실행시에 행하지 않고 기분석 결과의 구축 시에 행함으로써 실행시 계산 부하를 크게 줄일 수 있고 불필요한 중간 결과가 생성되지 않아 사전 탐색 횟수가 크게 절감되는 효과가 있으므로, 실행 효율을 크게 개선할 수 있다. 아울러 음소별 연산을 하지 않으므로 코드 변환 등에 소요되는 계산량도 전혀 필요치 않다는 특징도 있다.