한국어 기준명사 추출 및 그 응용

Abstract

정보검색, 문서요약 등의 분야에서 명사추출은 매우 중요하다. 본 논문은 대량의 문서로부터 기준명사를 효과적으로 추출하기 위한 한국어 기준명사 추출 시스템을 제안하고 이를 문서요약 시스템에 적용한다. 기준명사는 명사들 중에서 기본이 되는 명사이며 복합명사는 포함되지 않는다. 본 논문에서는 두 가지 기술 즉 여과기법과 분리기법을 사용한다. 먼저 여과기법을 이용해서 명사를 포함하지 않은 어절을 미리 제거하고, 그리고 분리기법을 이용해서 명사가 포함된 어절에서 명사와 조사를 분리하고, 복합명사에 해당할 경우에는 각 명사를 분리하여 기준명사를 추출한다. ETRI 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 재현율과 정확률 모두 약 89% 정도의 성능을 보였으며, 제안된 시스템을 한국어 문서요약 시스템에 적용해 보았을 때, 좋은 결과를 얻을 수 있었다. Noun extraction plays an important part in the fields of information retrieval, text summarization, and so on. In this paper, we present a Korean base-noun extraction system and apply it to text summarization to deal with a huge amount of text effectively. The base-noun is an atomic noun but not a compound noun and we use tow techniques, filtering and segmenting. The filtering technique is used for removing non-nominal words from text before extracting base-nouns and the segmenting technique is employed for separating a particle from a nominal and for dividing a compound noun into base-nouns. We have shown that both of the recall and the precision of the proposed system are about 89% on the average under experimental conditions of ETRI corpus. The proposed system has applied to Korean text summarization system and is shown satisfactory results.