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Beyond spelling, it corrects word spacing, particle choice, and punctuation in detail. Going past simple rule matching, it analyzes context and suggests the right form for each situation, even for the same word.
Corrections are designed to keep the original meaning, so corrected sentences read naturally in context. Even long sentences and complex word order keep the writer's intent.
An AI model trained on millions of sentences from news, academic papers, everyday documents, and social media recognizes colloquial expressions, new words, and abbreviations, and offers correct suggestions.
It is tightly integrated with the Bareun morphological analyzer, so it corrects with knowledge of each word's part of speech and the sentence structure. This lets it handle word-choice errors and ambiguities that ordinary spell checkers miss.
Built on modern deep learning and a large training dataset, with 99.6% part-of-speech tagging accuracy and 99.7% eojeol segmentation and restoration accuracy, it keeps performance high and stable across text from many domains.
Starting from the Sejong corpus, we fixed typos and annotation errors and then built additional corpora. The resulting dataset matches real-world language use, so complex sentence structures and ambiguous expressions are analyzed naturally.
It reflects Korean's agglutinative structure and rich conjugation in detail. Particles, endings, and affixes are separated precisely at the morpheme level, and context-dependent changes of part of speech are handled correctly, raising the quality of every downstream step of natural language processing.
Morphological analysis and spelling and grammar correction come together on one platform. You can run correction right from the analysis result, which greatly improves text-processing efficiency.
Reviews are shown in the original Korean, as written by users.
“한글 텍스트 마이닝이 R에서 구현하기 어려워 KH Coder를 이용하여 인하대학교에서 연구 및 강의하였으나, 2학기부터는 바른 형태소 분석기를 이용하여 강의할 예정입니다.”
“형태소 분석기를 사용하여 논문 작성에 많은 도움을 받았고 출간 시 바른 형태소 분석기를 사용했음을 명시할 예정입니다.”
“대학교 팀플에서 아동의 발화를 형태소로 구분하는데 활용하여 프로젝트의 명확성과 좀 더 확실한 이해, 학습 효과를 높일 수 있었습니다.”
“고객 문의 카테고리 분류 프로젝트를 진행하기 위해 한국어 토큰나이징이 필요했는데 바른을 발견하고 kobert와 연동하여 잘 사용했습니다. 매우 사용하기 간편하고 높은 정확도를 보여 따로 사용법과 고민했던 내용을 블로그에 정리하여 팀원들과 공유하기도 했습니다.”
“연구에 필요한 용례를 만들기 위해서 형태소 분석 후 추출하는데 이용하였고, 문장 번호를 매겨 같이 추출했기 때문에 맥락을 확인하기 용이했습니다.”
“고등학교 교사로서 실제 학생 글에 대한 형태소 분석을 실행해 보았습니다. Konlpy와 kiwi 분석기보다 분석 정확도가 높은 편을 확인했고 학생들도 신기해했습니다.”