카카오의 신경망 기반 한국어 형태소 분석기
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
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.
먹어본 사람들
실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.
이 레포, 해먹는 법
처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.
준비물
- Python 3.6+
- C++ 컴파일러
바로 차려먹기Python (uv)
깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.
git clone --depth 1 https://github.com/kakao/khaiii.git && cd khaiii && uv venv && uv pip install -r requirements.txt
uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.
코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.
깃밥트라이로 맛보기
받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.
터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.
npx gitbap-try kakao/khaiii
Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →
별 추이 · 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
⚪ 최근 활동 정보 없음 · 2018년 생성
「LLM 도구·RAG」 이런 레포, 매주 받아보실래요?
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내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/kakao/khaiii)🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기