Research on Joint Models for Korean Word Spacing and POS (Part-Of-Speech) Tagging based on Bidirectional LSTM-CRF

일반적으로 한국어 품사 태깅은 단어 단위로 띄어쓰기가 완료된 문장을 입력으로 받는다. 만일 띄어쓰기가 제대로 되지 않은 문장을 처리하기 위해서는 오류를 수정하기 위한 자동 띄어쓰기 처리가 선행되어야 한다. 그러나 자동 띄어쓰기 처리와 품사 태깅을 순차적으로 수행하면 각 단계에서 발생하는 오류로 인해 심각한 성능 저하 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 자동 띄어쓰기와 품사 태깅을 동시에 수행할 수 있는 통합 모델을 구축하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 세부적으로 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 바탕으로 음절 기반의 띄어쓰기 및 품사 태깅을 상보적으로 동시에 수행할 수 있는 통합 모델을 제안한다. 한국어 문어 품사 부착 말뭉치를 이용한 실험 결과, 띄어쓰기가 완전한 문장에 대해서는 98.77%의 품사 태깅 성능을 보였으며, 띄어쓰기가 전혀 되어 있지 않은 문장 집합에 대해서는 97.92%의 형태소 단위 F1-measure 성능을 나타내었다.