Word

어절의 문장 내 위치입니다.

구문분석을 했다면, 현재 어절이 속한 직속 상위 구구조(Phrase)를 돌려줍니다.

[참고]

구문구조 분석 은 문장의 구성요소들(어절, 구, 절)이 이루는 문법적 구조를 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는 2개의 절이 있습니다

• 나는 밥을 먹었고
• 영희는 짐을 쌌다

각 절은 3개의 구를 포함합니다

• 나는, 밥을, 영희는, 짐을: 체언구
• 먹었고, 쌌다: 용언구

아래를 참고해보세요.

• Parser 구문구조 분석을 수행하는 interface.
• Sentence#syntaxTree 전체 문장을 분석한 [SyntaxTree]를 가져오는 API
• SyntaxTree 구문구조를 저장하는 형태
• PhraseTag 구구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값

의존구문분석을 했다면, 현재 어절이 지배소인 하위 의존구문 구조의 값을 돌려줍니다.

[참고]

의존구조 분석 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는

가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,

• '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
• '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
• '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
• '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
• '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.

아래를 참고해보세요.

• Parser 의존구조 분석을 수행하는 interface.
• Word#governorEdge 어절이 지배당하는 상위 의존구조 [DepEdge]를 가져오는 API
• Sentence#dependencies 전체 문장을 분석한 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
• PhraseTag 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
• DependencyTag 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
• DepEdge 의존구문구조의 저장형태

의존구문분석을 했다면, 현재 어절이 의존소인 상위 의존구문 구조의 값을 돌려줍니다.

[참고]

의존구조 분석 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는

가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,

• '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
• '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
• '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
• '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
• '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.

아래를 참고해보세요.

• Parser 의존구조 분석을 수행하는 interface.
• Word#dependentEdges 어절이 직접 지배하는 하위 의존구조 [DepEdge]의 목록를 가져오는 API
• Sentence#dependencies 전체 문장을 분석한 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
• PhraseTag 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
• DependencyTag 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
• DepEdge 의존구문구조의 저장형태

의미역 분석을 했다면, 현재 어절이 술어로 기능하는 하위 의미역 구조의 목록을 돌려줌.

[참고]

의미역 결정 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는

동사 '먹었다'를 중심으로

• '나는'은 동작의 주체를,
• '밥을'은 동작의 대상을,
• '어제'는 동작의 시점을
• '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.

아래를 참고해보세요.

• RoleLabeler 의미역 분석을 수행하는 interface.
• Word#predicateRoles 어절이 논항인 [RoleEdge]의 술어를 가져오는 API
• Sentence#roles 전체 문장을 분석한 의미역 구조 [RoleEdge]를 가져오는 API
• RoleEdge 의미역 구조를 저장하는 형태
• RoleType 의미역 분류를 갖는 Enum 값

의미역 분석을 했다면, 현재 어절이 논항인 상위 의미역 구조를 돌려줌.

[참고]

의미역 결정 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는

동사 '먹었다'를 중심으로

• '나는'은 동작의 주체를,
• '밥을'은 동작의 대상을,
• '어제'는 동작의 시점을
• '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.

아래를 참고해보세요.

• RoleLabeler 의미역 분석을 수행하는 interface.
• Word#argumentRoles 어절이 술어인 논항들의 [RoleEdge] 목록을 가져오는 API
• Sentence#roles 전체 문장을 분석한 의미역 구조 [RoleEdge]를 가져오는 API
• RoleEdge 의미역 구조를 저장하는 형태
• RoleType 의미역 분류를 갖는 Enum 값

어절의 표면형 String.

개체명 분석을 했다면, 현재 어절이 속한 개체명 값을 돌려줍니다.

[참고]

개체명 인식 은 문장에서 인물, 장소, 기관, 대상 등을 인식하는 기술입니다.

예) '철저한 진상 조사를 촉구하는 국제사회의 목소리가 커지고 있는 가운데, 트럼프 미국 대통령은 되레 사우디를 감싸고 나섰습니다.'에서, 다음을 인식하는 기술입니다.

• '트럼프': 인물
• '미국' : 국가
• '대통령' : 직위
• '사우디' : 국가

아래를 참고해보세요.

• EntityRecognizer 개체명 인식기 interface
• Morpheme#entities 형태소를 포함하는 모든 [Entity]를 가져오는 API
• Sentence#entities 문장에 포함된 모든 [Entity]를 가져오는 API
• Entity 개체명을 저장하는 형태
• CoarseEntityType [Entity]의 대분류 개체명 분류구조 Enum 값

개체명 분석을 했다면, 현재 어절이 속한 개체명 값을 돌려줍니다.

[참고]

개체명 인식 은 문장에서 인물, 장소, 기관, 대상 등을 인식하는 기술입니다.

예) '철저한 진상 조사를 촉구하는 국제사회의 목소리가 커지고 있는 가운데, 트럼프 미국 대통령은 되레 사우디를 감싸고 나섰습니다.'에서, 다음을 인식하는 기술입니다.

• '트럼프': 인물
• '미국' : 국가
• '대통령' : 직위
• '사우디' : 국가

아래를 참고해보세요.

• EntityRecognizer 개체명 인식기 interface
• Morpheme#entities 형태소를 포함하는 모든 [Entity]를 가져오는 API
• Sentence#entities 문장에 포함된 모든 [Entity]를 가져오는 API
• Entity 개체명을 저장하는 형태
• CoarseEntityType [Entity]의 대분류 개체명 분류구조 Enum 값

구문분석을 했다면, 현재 어절이 속한 직속 상위 구구조(Phrase)를 돌려줍니다.

[참고]

구문구조 분석 은 문장의 구성요소들(어절, 구, 절)이 이루는 문법적 구조를 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는 2개의 절이 있습니다

• 나는 밥을 먹었고
• 영희는 짐을 쌌다

각 절은 3개의 구를 포함합니다

• 나는, 밥을, 영희는, 짐을: 체언구
• 먹었고, 쌌다: 용언구

아래를 참고해보세요.

• Parser 구문구조 분석을 수행하는 interface.
• Sentence#syntaxTree 전체 문장을 분석한 [SyntaxTree]를 가져오는 API
• SyntaxTree 구문구조를 저장하는 형태
• PhraseTag 구구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값

의존구문분석을 했다면, 현재 어절이 지배소인 하위 의존구문 구조의 값을 돌려줍니다.

[참고]

의존구조 분석 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는

가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,

• '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
• '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
• '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
• '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
• '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.

아래를 참고해보세요.

• Parser 의존구조 분석을 수행하는 interface.
• Word#governorEdge 어절이 지배당하는 상위 의존구조 [DepEdge]를 가져오는 API
• Sentence#dependencies 전체 문장을 분석한 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
• PhraseTag 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
• DependencyTag 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
• DepEdge 의존구문구조의 저장형태

의존구문분석을 했다면, 현재 어절이 의존소인 상위 의존구문 구조의 값을 돌려줍니다.

[참고]

의존구조 분석 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는

가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,

• '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
• '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
• '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
• '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
• '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.

아래를 참고해보세요.

• Parser 의존구조 분석을 수행하는 interface.
• Word#dependentEdges 어절이 직접 지배하는 하위 의존구조 [DepEdge]의 목록를 가져오는 API
• Sentence#dependencies 전체 문장을 분석한 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
• PhraseTag 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
• DependencyTag 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
• DepEdge 의존구문구조의 저장형태

의미역 분석을 했다면, 현재 어절이 술어로 기능하는 하위 의미역 구조의 목록을 돌려줌.

[참고]

의미역 결정 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는

동사 '먹었다'를 중심으로

• '나는'은 동작의 주체를,
• '밥을'은 동작의 대상을,
• '어제'는 동작의 시점을
• '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.

아래를 참고해보세요.

• RoleLabeler 의미역 분석을 수행하는 interface.
• Word#predicateRoles 어절이 논항인 [RoleEdge]의 술어를 가져오는 API
• Sentence#roles 전체 문장을 분석한 의미역 구조 [RoleEdge]를 가져오는 API
• RoleEdge 의미역 구조를 저장하는 형태
• RoleType 의미역 분류를 갖는 Enum 값

의미역 분석을 했다면, 현재 어절이 논항인 상위 의미역 구조를 돌려줌.

[참고]

의미역 결정 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.

예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는

동사 '먹었다'를 중심으로

• '나는'은 동작의 주체를,
• '밥을'은 동작의 대상을,
• '어제'는 동작의 시점을
• '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.

아래를 참고해보세요.

• RoleLabeler 의미역 분석을 수행하는 interface.
• Word#argumentRoles 어절이 술어인 논항들의 [RoleEdge] 목록을 가져오는 API
• Sentence#roles 전체 문장을 분석한 의미역 구조 [RoleEdge]를 가져오는 API
• RoleEdge 의미역 구조를 저장하는 형태
• RoleType 의미역 분류를 갖는 Enum 값

품사분석 결과를, 1행짜리 String으로 변환합니다.

예) '나/NP+는/JX'

[참고]

• 세종 품사표기는 POS 를 참고하세요.