동형이의어 의미 구분 (베타)

같은 글자인데 뜻이 전혀 다른 단어를 동형이의어라고 합니다. 다리는 건너는 다리(橋)일 수도, 몸의 다리(脚)일 수도 있습니다. 배는 타는 배(船)·먹는 배(梨)·아픈 배(腹)가 모두 같은 글자입니다. 품사만 보면 셋 다 NNG(일반 명사)라서 구분되지 않습니다.

바른은 형태소 분석 결과에 그 문맥에서 어떤 뜻으로 쓰였는지를 함께 돌려줄 수 있습니다. 요청에 with_sense 옵션 하나만 켜면 형태소마다 어깨번호(사전 의미 번호)와 뜻풀이가 붙습니다.

무엇이 달라지나요

같은 다리가 문맥에 따라 다르게 분석됩니다. 품사는 둘 다 NNG 로 동일하지만, 의미는 갈립니다.

graph LR
  A["다리 / NNG"] --> B["다리를 건넜다<br/>→ 어깨번호 5 (시설물)"];
  A --> C["다리가 저리다<br/>→ 어깨번호 1 (신체)"];

어깨번호란 무엇인가요

국어사전은 표기가 같고 뜻이 다른 단어를 여러 항목으로 나누어 싣고, 각 항목에 번호를 붙입니다. 사전에서 다리¹, 다리² 처럼 표제어 오른쪽 위에 작게 붙는 숫자가 어깨번호입니다.

바른이 돌려주는 어깨번호는 우리말샘(국립국어원 개방형 한국어 지식 대사전)의 의미 번호 체계를 따릅니다. 그래서 어깨번호와 함께 오는 urimal_target_id 로 우리말샘의 해당 표제어 화면을 그대로 열어 볼 수 있습니다.

https://opendict.korean.go.kr/dictionary/view?sense_no=836

사용 방법

요청에 with_sense 를 true 로 넣으면 됩니다. 기본값은 false 입니다.

세 가지 형태소 분석 API 에서 모두 쓸 수 있습니다.

curl \
  -H "api-key: koba-ABCDEFG-1234567-LMNOPQR-7654321" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -X POST https://api.bareun.ai/bareun.LanguageService/AnalyzeSyntax \
  -d '{"document": {"content": "다리를 건넜다.", "language": "ko-KR"},
       "encoding_type": "UTF32",
       "with_sense": true}'

pip install --upgrade "bareunpy>=2.1.0"

import bareunpy as brn

tagger = brn.Tagger(apikey="koba-ABCDEFG-1234567-LMNOPQR-7654321")

# 의미가 부여된 형태소만 바로 받기
for s in tagger.senses('다리를 건넜다.'):
    print(s.content, s.tag, s.sense_no, s.meaning)
# 다리 NNG 5 물을 건너거나 … 건너다닐 수 있도록 만든 시설물.
# 건너 VV 1 무엇을 사이에 두고 한편에서 맞은편으로 가다.

# 분석 결과 전체를 받고 그 안에서 꺼내기
res = tagger.tag('다리가 저리다.', with_sense=True)
print(res.pos(join=True, sense=True))
# ['다리__001/NNG', '가/JKS', '저리__001/VA', '다/EF', './SF']

import requests

URL = "https://api.bareun.ai/bareun.LanguageService/AnalyzeSyntax"
HEADERS = {"api-key": "koba-ABCDEFG-1234567-LMNOPQR-7654321"}

body = {
    "document": {"content": "다리를 건넜다.", "language": "ko-KR"},
    "encoding_type": "UTF32",
    "with_sense": True,          # 동형이의어 의미 구분(베타)
}
res = requests.post(URL, headers=HEADERS, json=body).json()

for sent in res["sentences"]:
    for token in sent["tokens"]:
        for m in token["morphemes"]:
            sense = m.get("sense")          # 없으면 의미가 부여되지 않은 형태소
            if sense:
                print(m["text"]["content"], m["tag"],
                      sense["senseNo"], sense["meaning"])

{
  "name": "analyze_syntax",
  "arguments": { "text": "다리를 건넜다.", "with_sense": true }
}

다리__005/NNG 를/JKO 건너/VV 었/EP 다/EF ./SF

응답 형식

의미가 부여된 형태소에는 sense 객체가 실립니다.

{
  "text": { "content": "다리", "beginOffset": 0, "length": 2 },
  "tag": "NNG",
  "probability": 0.9917928,
  "outOfVocab": "IN_WORD_EMBEDDING",
  "sense": {
    "senseNo": 5,
    "meaning": "물을 건너거나 또는 한편의 높은 곳에서 다른 편의 높은 곳으로 건너다닐 수 있도록 만든 시설물.",
    "urimalTargetId": 836,
    "probability": 0.935963
  }
}

확률 읽는 법

sense.probability 는 그 의미를 믿어도 되는 정도입니다. 후보 의미들 중 이것을 고른 비율만이 아니라, 그 의미가 실제로 얼마나 흔히 쓰이는지까지 함께 본 값입니다. 문맥으로는 그럴듯해 보여도 좀처럼 쓰이지 않는 의미를 골랐다면 값이 낮게 나옵니다.

두 가지를 함께 보기 때문에 한 형태소의 후보 확률을 모두 더해도 1이 되지 않습니다. 후보끼리의 비율이 아니라 그 선택 하나에 대한 점수로 읽어 주세요.

어떻게 쓸 수 있나요

동형이의어 구분은 "표기가 같다"는 이유로 섞여 버리던 데이터를 갈라 줍니다.

• 검색·색인: 다리(橋) 문서와 다리(脚) 문서를 나눠 색인해, 교통 관련 검색에 신체 관련 문서가 섞이지 않게 합니다.
• 키워드·트렌드 분석: 뉴스에서 배(船) 언급량과 배(梨) 언급량을 분리해 셉니다.
• RAG 문서 분할·태깅: 청크에 의미 번호를 메타데이터로 붙여, 같은 표기라도 다른 주제로 묶이도록 합니다(RAG 한국어 chunking).
• 용어 사전 연결: urimal_target_id 로 우리말샘 항목에 바로 연결해, 사용자에게 뜻풀이를 보여 줍니다.
• LLM 프롬프트 보강: 모호한 단어의 뜻풀이를 함께 넣어 주어 모델이 문맥을 오해하지 않게 합니다.

성능과 비용

with_sense 를 켜면 의미를 고르기 위한 추론이 한 번 더 수행됩니다.

• 켜지 않으면(기본값) 처리 시간·응답은 종전과 완전히 동일합니다.
• 켰을 때의 추가 시간은 문장 길이에 비례하며, 형태소 분석 자체와 같은 규모의 계산이 한 번 더 붙는 정도로 보시면 됩니다. 대량 배치 처리에서는 필요한 문서에만 켜는 편이 좋습니다.
• 응답 크기는 의미가 붙은 형태소 수만큼 늘어납니다(뜻풀이 문자열이 가장 큰 부분입니다).

정확도와 한계

베타 단계의 실제 동작을 숨기지 않고 적어 둡니다. 아래는 모두 실측 사례입니다.

잘 되는 쪽 — 문맥 단서가 분명한 문장

아직 약한 쪽

원리와 학습 데이터가 궁금하시면 동형이의어 구분 원리를, 다른 도구·자원과의 비교는 한국어 동형이의어 분석 자원 비교를 참고하세요.

자주 묻는 질문

Q. with_sense 를 켜지 않으면 기존 결과가 달라지나요?

A. 달라지지 않습니다. 옵션을 켜지 않은 호출은 응답 내용도, 처리 시간도 종전과 동일합니다. sense 필드도 아예 실리지 않습니다.

Q. 어깨번호는 어느 사전 기준인가요?

A. 우리말샘(국립국어원 개방형 한국어 지식 대사전) 기준입니다. 함께 오는 urimal_target_id 로 우리말샘 화면을 열 수 있습니다. 표준국어대사전의 번호와는 서로 다를 수 있습니다.

Q. 모든 형태소에 의미가 붙나요?

A. 아닙니다. 조사·어미·기호처럼 사전 의미 번호가 없는 형태소에는 붙지 않습니다. 어느 의미도 믿을 만하지 않은 자리에서도 틀린 뜻을 붙이는 대신 비워 둡니다. sense 키의 존재 여부로 판정하세요.

Q. 동형이의어인데 sense 가 없습니다. 왜인가요?

A. 그 자리에서 어느 의미도 충분히 믿을 만하지 않았다는 뜻입니다. 틀린 뜻을 붙이는 것보다 비워 두는 편이 쓰는 쪽에 낫다고 보아, 확신이 아주 낮으면 싣지 않습니다. 문맥 단서가 짧거나 그 표기의 의미가 촘촘하게 갈리는 단어에서 나타납니다.

Q. 자체 설치한 바른에서도 쓸 수 있나요?

A. 네. 클라우드(api.bareun.ai)와 자체 설치 서버에서 모두 쓰실 수 있습니다. 의미 구분에 필요한 모델은 서버가 처음 실행될 때 함께 내려받으므로, 최신 배포판을 설치했다면 별도 준비 없이 with_sense 옵션만 켜면 됩니다.

Q. 맞춤법 검사기에서도 의미 구분이 쓰이나요?

A. 이번 베타는 형태소 분석 API 의 응답에 의미를 실어 주는 기능입니다. 맞춤법 교정 결과에 직접 반영되는 단계는 아닙니다.