kakao/khaiii

카카오의 신경망 기반 한국어 형태소 분석기

개발 재료맘대로 써도 됨 · Apache-2.0LLM 도구·RAGPython난이도
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중간맛 분석

Python 기반의 형태소 분석 라이브러리로, CNN(합성곱 신경망) 알고리즘을 사용합니다. 세종 코퍼스 850만 어절로 학습되어 97% 이상의 F-Score 정확도를 자랑하며, 1만 문장을 14초대에 처리할 수 있는 실용적인 속도를 제공합니다. 기분석 사전과 오분석 패치로 사용자가 분석 결과를 커스터마이징할 수 있습니다. 데모는 GitHub 위키에서 상세한 성능 비교표와 모델 파라미터 튜닝 결과를 확인할 수 있습니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 검색 엔진의 쿼리 분석 및 토크나이제이션
  • 뉴스 기사, SNS 텍스트의 자동 분류를 위한 전처리
  • 챗봇이나 질의응답 시스템의 입력 이해 단계

핵심 기능

데이터 기반 CNN 알고리즘으로 97% 이상의 정확도기분석 사전과 오분석 패치로 사용자 커스터마이징 가능높은 처리 속도(14초/1만 문장)와 실용성의 균형

대안 대비 차별점

신경망 기반으로 문맥을 학습하면서도 속도 최적화를 위해 CNN을 선택하고, 블랙박스 알고리즘의 한계를 사용자 사전 장치로 보완해 실무 환경에서 실용성과 정확도를 동시에 달성한 점이 특징입니다.

준비물

  • Python 3.6+
  • C++ 컴파일러

별 추이 · 7일

1,447+0 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

샘플 점수 20/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

⚪ 최근 활동 정보 없음 · 2018년 생성

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