형태소 분석 (Morphological Analysis)

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#개념

형태소 분석(Morphological Analysis)은 자연어 문장을 의미를 지닌 최소 단위인 형태소(Morpheme)로 분리한 뒤, 각 형태소의 문법적 속성을 분석하는 과정이다. 형태소는 더 이상 나눌 수 없는 언어의 최소 의미 단위로, 어간(stem), 어미(ending), 접두사(prefix), 접미사(suffix) 등이 포함된다. 형태소 분석은 자연어 처리(NLP)의 기초 작업 중 하나로, 특히 한국어와 같이 교착어에 해당하는 언어에서 중요한 역할을 한다.

형태소 분석은 일반적으로 두 단계로 구성된다. 첫째는 형태소 분할(Tokenization)로, 문장에서 텍스트를 형태소 단위로 분리하는 작업이다. 둘째는 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)으로, 각 형태소에 해당하는 문법적 속성(예: 명사, 동사, 조사 등)을 부여하는 과정이다. 예를 들어, “학생이 공부를 했다”는 문장은 학생/명사 + 이/조사 + 공부/명사 + 를/조사 + 하/동사 + 었/과거 시제 + 다/어미와 같이 분석될 수 있다. 이러한 형태소 분석에는 크게 세 가지 접근 방식이 활용된다.

형태소 분석 예시

사전 기반 분석: 미리 정의된 어휘 사전을 바탕으로 형태소를 분할하고 태깅하는 방식으로, 규칙 기반 시스템에 주로 사용된다.
통계 기반 분석: 대규모 말뭉치로부터 형태소 경계 및 품사 태그의 통계적 패턴을 학습하여 처리한다.
딥러닝 기반 분석: LSTM, CRF, Transformer 기반의 시퀀스 태깅 모델을 활용하며, 문맥 정보를 반영해 더 높은 정확도를 제공한다.

형태소 분석은 한국어, 일본어, 핀란드어 등 형태론적 변화가 풍부한 언어에서 특히 중요하며, 텍스트 전처리, 구문 분석, 의미 분석 등 후속 작업의 정밀도를 좌우한다. 나아가, 음성 인식, 기계 번역, 챗봇, 감성 분석, 키워드 추출 등 다양한 자연어 처리 응용 분야에서 핵심적인 선행 단계로 활용된다.