품사 태깅
품사 태그(POS 태깅)은 문장 속 단어를 분류하고 태그를 붙이는 과정입니다. 이는 구문 구조나 언어 형태론에서 차지하는 구성 요소를 기반으로 품사 분류를 통해 각 단어에 품사 태그를 지정하는 과정입니다.
즉, 문장 속의 각 단어가 명사, 동사, 형용사 또는 기타 품사인지 판별하는 과정을 품사 태깅 또는 간단히 태깅이라고도 합니다.
품사 태깅은 자연어 처리의 기본 작업이며 음성 인식, 정보 검색을 비롯한 여러 자연어 처리 분야에서 사용됩니다.
단어 분류
단어는 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.
- 내용어: 명사, 동사, 형용사, 상태어, 구별어, 숫자, 양사, 대명사
- 기능어: 부사, 전치사, 접속사, 보조사, 의성어, 감탄사.
품사 태깅은 단어 분할 결과에서 각 단어에 대한 올바른 품사를 표시하는 과정, 즉 각 단어의 품사를 판별하는 과정을 말합니다.
품사 태깅을 구현하는 방법:
크게 규칙 기반 방법과 통계 기반 방법으로 나눌 수 있습니다.
(1) 최대 엔트로피 기반 품사 태깅
(2) 통계적 최대 확률에 따른 품사 출력
(3) HMM 기반 품사 태깅
품사 태그 적용:
(1) 구문 분석 전처리
(2) 어휘 습득 전처리
(3) 정보 추출 전처리
품사 태그 및 기타
(1) 품사 태깅은 본질적으로 순서 태깅 문제, 또는 더 구체적으로 분류 문제입니다.
(2) 품사 태깅과 중국어 단어 분할은 밀접한 관련이 있으며 두 가지 방법으로 결합될 수 있습니다.
- 파이프라인: 먼저 세그먼트화한 다음 태그 지정
- 조인트 모델: 단어 분할과 태그 지정이 동시에 수행됩니다.