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2 août
hannanum 예제

JHannanum은 자바에서 작성된 형태 분석기 및 POS 태거이며 1999년부터 KAIST의 시맨틱 웹 리서치 센터(SWRC)에서 개발했습니다. 스케치 엔진을 사용하면 대콜로시, 주파수 목록, 컨텍스트의 예제, n-grams 또는 추출 용어를 쉽게 생성할 수 있습니다. 빠른 시작 가이드를 사용하여 몇 분 안에 배울 수 있습니다. 다음은 한나눔 의 작품 흐름이 다른 목적을 위해 한국어 텍스트를 분석하는 예입니다. 한나눔 릴리즈에서 kr.ac.kaist.swrc.jhannanum.demo.* 또는 GUIDemo의 예제 프로그램을 사용하여 이러한 예제를 쉽게 테스트할 수 있습니다. HanNanum을 다운로드하려면 KLDP 다운로드(KO) 또는 소스포지 다운로드(EN)를 방문하십시오. Hannanum은 형태 학적 분석기 및 플러그인 구성 요소 아키텍처 기반 도구인 POS 태거입니다. Hannanum은 자바에서 개발되었기 때문에이 도구는 JRE가있는 모든 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. (1999 ~ ) 한국한나눔부 음성태그셋은 형태분석기와 POS태거인 한나눔툴에 의해한나눔툴로 하여서사용이가능하며, 이 예례를 통해 간격 알고리즘을 확인할 수 있다. 바람없이, 분석기는 이 문장을 [++ ]에 이 문장을 구문 분석할 것이고,이 문장은 [아버지가 방에 들어간다)]보다는 [아버지가 방에 들어간다)](아버지가 가방에 들어간다).

한나눔과 코모란은 불확실한 용어를 조심하고, 전체 문구를 명사로 기본설정한다. Kkma는 더 자신감이 있지만 바람직하지 않은 결과를 얻습니다. 이 결과의 경우 Mecab이 최상의 결과를 보여 주었습니다. POS(음성 부분) 태그 지정은 정의 및 컨텍스트에 따라 구에서 모페엠을 표시하는 프로세스입니다. 예를 들어: 트위터 한국어 텍스트는 윌 호현 류에 의해 개발 된 스칼라에 작성 된 오픈 소스 한국어 토큰화입니다. 이제 태그 패키지의 각 모듈에 대한 pos 메서드를 실행하기 위한 시간 및 퍼포메이션 분석을 수행합니다. . 자연어 텍스트를 분석할 때 단어의 문맥에 따라 단어의 일부가 다를 수 있습니다.

음성 태그의 일부 태그는 이러한 모호성을 해결하는 것입니다. POS 태그 지정 프로세스 후 단어의 역할과 문장의 구조를 알 수 있습니다. 한국어 형태 분석기는 한국어 텍스트를 입력으로 입력하고 모페엠으로 구분하는 소프트웨어입니다. 형태학적 분석 및 POS 태그 지정 결과는 자연어 처리에 기본적이고 중요합니다. 각 자연어에서 POS 태그 지정 메서드는 대상 언어의 특성에 대해 달라야 합니다. 변곡절 언어인 영어의 경우 공백에 단어를 분할하여 문장에서 형태를 얻는 것이 더 쉽지만, 변곡절 언어인 한국어의 경우 하나 이상의 형태가 연결되고 서로 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 모름 감지와 음성 태그의 모호성의 조합은 한국어 텍스트를 분석하는 것이 더 복잡합니다. . KOMORAN은 2013년부터 샤인웨어가 개발한 자바어로 작성된 비교적 새로운 오픈소스 한국어 형태 분석기입니다. POS 태거. 이 하위 패키지의 다른 클래스와 달리 이 POS 태거는 병합 옵션이 없지만 표준 및 줄기 옵션이 있습니다. 아래 매개 변수 목록을 확인하십시오.

. 각 클래스 메서드의 초기 실행은 사전을 로드하는 데 약간의 시간이 필요할 수 있습니다(< 1분). 두 번째 실행은 더 빨라야 합니다. 이제 태그 패키지의 각 클래스에 대한 pos 메서드를 실행하기 위한 시간 및 퍼포메이션 분석을 수행합니다.

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