Skip to content

2.2 단순 품사 분석 (POS Tagging)

Jump to bottom
Bugeun Kim edited this page Dec 14, 2018 · 2 revisions

여기에 수록된 사용법(1~3절)은 모두 1.x 버전의 사용법입니다. 최신 버전의 사용법은 Usage를 참고하십시오.

모든 패키지가 품사 분석을 지원합니다. Package 목록

Note:

  • 형태소 분석의 결과는 세종 말뭉치의 지침에 따라 통합되었으며, 통합 태그와 각 분석기 태그의 비교표는 분석기별 품사비교표에서 보실 수 있습니다.
  • 은전한닢과 코모란 라이브러리는 문장분리기(Sentence splitter)를 지원하지 않아, Koala가 품사 분석 결과를 토대로 Heuristic을 사용하여 문장을 분리합니다. 때문에, 그 정확성이 떨어질 수 있습니다.
  • 트위터(OpenKoreanText)의 경우 품사 태깅을 세부적으로 진행하지 않아, 통합 변경 과정에서 임의로 대응되므로(예: Noun → NNG), 통합 태그가 실제와 다를 수 있으나, 큰 무리는 없습니다.
  • 아리랑 분석기 역시 품사 태깅을 세부적으로 진행하지 않고, 체언과 용언을 중심으로 분석을 진행하므로, 통합 태그나 결과물이 실제와 다를 수 있습니다.
  • 문장 분석은 문단 분석의 수행 결과를 하나의 문장으로 단순히 합칩니다. 따라서, tag_sentence(String)보다는 tag(String)의 사용을 권장합니다.
from koalanlp import *
# 예시에서는 은전한닢 (API.EUNJEON) 분석기 활용.
# initialize(packages=[API.EUNJEON, ...]) 과 같이 초기화되었다고 가정함.

# 새 품사분석기를 초기화합니다.
tagger = Tagger(tagger_type=API.EUNJEON)

####### 문단 분석 ########
# 분석할 문단.
paragraph = "안녕하세요. 눈이 오는 설날 아침입니다. KoalaNLP는 최신 Java 패키지를 자동으로 불러오니 편리합니다."
# 문단 분석 결과는 Sentence의 list입니다.
sentences = tagger.tag(paragraph)

####### 단일 문장 분석 #######
# 분석할 문장.
sentence = "이것은 코알라 통합 품사분석기에서 은전한닢 분석기를 돌린 결과입니다."
# 문장 분석 결과는 Sentence 객체입니다.
analyzed = tagger.tag_sentence(sentence)

Clone this wiki locally