형태소 분석의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
형태소 분석의 의미와 개념을 이해한다.
형태소 분석이란 데이터 분석의 자연어 처리 영역에서 언어 구성요소를 의미 있는 가장 작은 단어 단위로 나누어 분석하는 작업을 말합니다. 형태소는 언어에서 가장 작은 의미를 지닌 단위입니다. 형태소 분석은 자연어 문장을 의미 있는 최소 개수의 단어로 분해한 후 해당 품사를 분석하는 과정입니다. 형태소 분석은 자연어 처리의 첫 번째 단계입니다. 형태소 분석 단계는 단어 구문을 구성하는 각 형태소를 인식하고, 불규칙 용법, 축약, 생략에 대한 원래의 형태를 복원하여 자연어 처리를 가능하게 하는 단계입니다. 예를 들어, “I am a dog”라는 문장이 주어지면, 문장을 명사 “I”, 조사 “is”, 명사 “dog”, 조동사 “로 분해하여 형태소 기반으로 데이터를 분석합니다. 이다”. 컴퓨터는 형태소를 기준으로 문장을 분석합니다. 실제로 단어를 판단하고 구별하는 것은 어려운 영역이지만, 다양한 도구와 품사 사전이 만들어지고 관련 데이터 분석 기술이 발전하면서 가능해지고 있다.
형태학적 분석 의미 및 개념 설명
형태학적 분석은 자연어 처리 및 데이터 분석을 의미합니다. 텍스트 마이닝 영역문장이나 구를 최소 의미 단위인 형태소로 분해하여 분석하는 것을 의미합니다. 자연어 처리(NLP)는 인공지능(AI) 분야에서 파생된 분야로, 기계인 인공지능이 지능을 발휘한다. 인간의 언어를 이해하여 창조물을 만들 수 있도록 컴퓨터가 자연어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 인공지능 기술을 말합니다. 자연어 처리는 정보 검색, 질의 응답 시스템, 언어 번역, 자동 해석, 문서 생성, 문서 요약, 문서 분류, 오타 감지 및 수정, 문법 오류 확인 및 수정 등의 영역에서 사용될 수 있습니다. 형태소 분석(Morphological Analysis Analysis)은 ‘단어 분석’ 또는 ‘형태소 분석’이라고도 합니다. 형태학적 분석은 인공지능(AI)~의 자연어 처리이것이 첫 번째 단계입니다. 자연어 처리(NLP)는 크게 4단계를 거치는데, 자연어 처리의 4단계는 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석, 담화 분석으로 구성됩니다.[자연어 처리의 4단계]
형태소분석은 입력된 문장을 형태소로 나누어 품사를 분리하는 단계이다. 형태학적 분석에는 모호성을 해결하는 어려운 문제가 있습니다. 형태소 분석에는 단어 분할, 형태소 분석, 품사 태깅이 포함됩니다. 색인어를 추출하기 위해서는 형태학적 분석이 필요하다. 구문 분석은 주어, 목적어, 술어 등의 구문 단위를 찾는 단계입니다. 구문 분석은 문장의 구조를 분석하고 파싱하는 단계입니다. 구문 분석에서는 문법 구조를 분석하여 구문 트리로 표현합니다. 또한 문장이 문법적으로 올바른지 여부도 확인합니다. 구문 분석에는 구조적 모호성을 해결하는 어려운 문제가 있습니다. 구문 분석에서는 단순히 문장을 잘라내고 구문 분석을 수행합니다. 의미 분석은 문장이 의미적으로 올바른지 여부를 판단하는 단계입니다. 문장의 의미를 알아내는 작업은 파싱 결과 생성된 구조를 기반으로 수행됩니다. 의미 분석 단계에서는 동형이의어, 동음이의어, 다의어의 의미를 정확하게 파악하고 문장의 전반적인 의미를 이해합니다. 의미분석 단계에서는 문장이 의미적으로 맞는지 판단하기 어려운 문제가 있다. 또한 문장 내 단어의 모호성을 해결하고 생략된 표현과 대명사의 의미를 파악합니다. 화용적 분석은 대화의 흐름에서 의미를 찾는 단계(문장 상관관계 및 의도 분석)입니다. 언어사용 지식을 통해 문장을 해석하고 화자의 의도를 담화 속에서 이해하게 된다. 담화분석에서는 화자의 의도를 정확하게 분석하는 것이 중요하다. 형태소는 언어의 가장 작은 의미 단위입니다. 형태소는 실체 형태소와 문법 형태소로 나누어진다.[형태소의 종류]
명사 형태소는 주로 명사, 형용사, 동사 등으로 구성됩니다. 문법 형태소는 주로 조사, 어미, 접속사 등으로 구성됩니다. 언어는 단어와 품사로 구성됩니다. 특히 우리나라 한국어는 9품사로 구성되어 있습니다. 한국어 품사 9품사는 명사, 대명사, 수사, 동사, 형용사, 형용사, 부사, 조사, 감탄사입니다. 한국어의 경우 단어가 바뀌는 경우가 매우 많기 때문에 데이터 구성 시 형태소 분석을 수행하지 않으면 데이터 크기가 너무 커지게 된다. 그러므로 우리말에서는 형태소 분석이 특히 중요합니다. 영어의 경우 어형 변화가 너무 많이 일어나 파생 전의 단어를 알 수 없으나, 어형 변화의 경우가 적기 때문에 따로 학습한다고 해도 데이터의 양이 많지는 않다. 자연어 처리에서는 언어와 문장 데이터를 형태소 단위로 분리하기 위해 형태소를 사용한다. 분석 도구를 사용하세요. 형태소 분석기를 통해 문장을 의미 있는 단위로 분리할 수 있습니다. 형태소 분석기의 대표적인 예가 rhinoMorph이다. 형태소 분석은 품사 사전을 사용하여 형태소를 분리합니다. 품사 사전은 단어와 품사를 정리한 사전 파일입니다. 이를 “품사 태그”라고도 합니다. 우리나라의 경우 국립국어원이 ‘세종품사태그’라는 품사사전을 만들어 배포했다. 형태소 분석은 형태소 단위가 아닌 의미 있는 단어 단위로 분리하는 것이 중요합니다. 형태학적 분석은 검색 엔진에 의해 수행됩니다. ) 영역도 사용됩니다. 검색 엔진 색인 데이터베이스(DB)구조와 순위 알고리즘도 중요하지만, 동시에 가장 적절하고 신뢰할 수 있는 색인어가 잘 저장되어 있어야 최고의 성능을 얻을 수 있습니다. 워드클라우드(Word Cloud)는 문장에서 언급되는 핵심 단어를 시각화하는 기술을 말한다. 단어의 등장 빈도를 고려하여, 자주 등장하는 단어를 큰 시각적 배열로 화면에 표시합니다. 워드 샐러드는 문법적으로는 정확하지만 의미가 없는 자동 생성된 텍스트 콘텐츠를 말합니다. 단어를 무작위로 배열하여 문장을 생성하는 방법입니다. 주로 부정적인 측면이 강합니다. MeCab은 형태소를 분석하는 데 사용되는 도구입니다. Mecap은 프로그래밍 언어에도 사용할 수 있으며, 사전을 자유롭게 바꾸어 형태소를 분석할 수 있습니다.