KoalaNLP

KoalaNLP는 한국어 처리의 통합 인터페이스를 지향하는 Java/Kotlin/Scala Library입니다.

이 프로젝트는 서로 다른 형태의 형태소 분석기를 모아, 동일한 인터페이스 아래에서 사용할 수 있도록 하는 것이 목적입니다.

• KAIST의 한나눔 형태소 분석기와 NLP_HUB 구문분석기
• 서울대의 꼬꼬마 형태소/구문 분석기 v2.1
• Shineware의 코모란 v3.3.4
• OpenKoreanText의 오픈 소스 한국어 처리기 v2.3.1 (구 Twitter 한국어 분석기)
• 은전한닢 프로젝트의 SEunjeon(S은전) (Mecab-ko의 Scala/Java 판본)
• 이수명님의 Arirang Morpheme Analyzer 1-1
• 최석재님의 RHINO v2.7.3
• 김상준님의 Daon 분석기
• ETRI의 공공 인공지능 Open API
• Kakao의 카이(Khaiii) v0.4 (별도설치 필요: 설치법)
• 울산대학교의 UTagger 2018년 10월 31일자 1-2, (별도설치 필요: 설치법)

주1-1 Arirang 분석기의 출력을 형태소분석에 적합하게 조금 다듬었으므로, 원본과 약간 다른 결과를 낼 수도 있습니다.

주1-2 UTagger의 2019-7 버전도 공개되어 있지만, 리눅스 개발환경을 위한 라이브러리 파일이 공개되어있지 않아 지원하지 않습니다.

분석기의 개선이나 추가 등을 하고 싶으시다면,

• 개발이 직접 가능하시다면 pull request를 보내주세요. 테스트 후 반영할 수 있도록 하겠습니다.
• 개발이 어렵다면 issue tracker에 등록해주세요. 검토 후 답변해드리겠습니다.

사용방법

• Usage
• API Doc
• Sample

특징

KoalaNLP는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

1. 복잡한 설정이 필요없는 텍스트 분석:

   모델은 자동으로 Maven으로 배포되기 때문에, 각 모델을 별도로 설치할 필요가 없습니다.

2. 코드 2~3 줄로 수행하는 텍스트 처리:

   모델마다 다른 복잡한 설정 과정, 초기화 과정은 필요하지 않습니다. Dependency에 추가하고, 객체를 생성하고, 분석 메소드를 호출하는 3줄이면 끝납니다.

3. 모델에 상관 없는 동일한 코드, 동일한 결과:

   모델마다 실행 방법, 실행 결과를 표현하는 형태가 다릅니다. KoalaNLP는 이를 정부 및 관계기관의 표준안에 따라 표준화합니다. 따라서 모델에 독립적으로 응용 프로그램 개발이 가능합니다.

4. Java, Kotlin, Scala, Python 3, NodeJS에서 크게 다르지 않은 코드:

   KoalaNLP는 여러 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있습니다. 어디서 개발을 하더라도 크게 코드가 다르지 않습니다.

참고

모든 코드는 Kotlin으로 작성되어 있습니다. Java나 Scala에 비해서 유지 보수에 편리하다고 판단하여 변경하였습니다.

• Kotlin의 사용법은 Try Kotlin (공식)에서 학습하실 수 있습니다.
• 모든 코드는 Java와 Kotlin에서 완벽히 상호 호환됩니다.
• 더불어 기존 1.x의 Scala 사용을 지원하기 위해서 koalanlp-scala를 통해 Implicit 변환을 지원합니다.

Packages

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