바른 소개

바른 맞춤법 검사기, 문장의 완성도를 높이다!

맞춤법뿐 아니라 띄어쓰기, 조사 선택, 문장 부호까지 세밀하게 교정합니다. 단순한 규칙 적용을 넘어 문맥을 분석하여, 같은 단어라도 상황에 맞는 올바른 형태로 제안합니다.

교정 과정에서 원문 의미를 해치지 않도록 설계하여 교정된 문장이 어색하지 않도록 문맥에 맞춰 자연스럽게 변환하며, 긴 문장이나 복잡한 어순에서도 원래 의도를 유지합니다.

뉴스, 학술 논문, 생활 문서, SNS 등 다양한 도메인의 수백만 문장을 학습한 AI 모델 적용을 통해 구어체 표현, 신조어, 줄임말 등도 유연하게 인식하고 올바른 교정안을 제공합니다.

바른 형태소 분석기와 직접 연동되어, 단어의 품사와 문장 구조를 이해한 상태에서 교정을 수행합니다. 이로 인해 일반 맞춤법 검사기에서 놓칠 수 있는 어휘 선택 오류나 의미 중의성을 더욱 정확하게 처리할 수 있습니다.

최신 딥러닝 기술과 대규모 학습 데이터셋 기반과, 형태소 품사 태깅 정확도 99.6%, 어절 분리·복원 정확도 99.7%를 바탕으로 다양한 도메인의 텍스트에서도 안정적으로 높은 성능을 유지합니다.

세종 말뭉치를 기반으로, 오탈자 및 주석 오류를 교정한 후 추가 말뭉치를 제작했습니다. 이를 통해 실제 언어 사용 환경과 일치하는 데이터셋을 확보하여, 복잡한 문장 구조와 중의적인 표현까지 자연스럽게 분석할 수 있습니다.

한국어의 특성인 교착어 구조와 다양한 활용 변화를 세밀하게 반영합니다. 조사, 어미, 접사 등을 형태소 단위로 정밀하게 분리하고, 맥락에 따른 품사 변환까지 정확히 처리하여 자연어 처리 전 단계의 품질을 높입니다.

형태소 분석과 맞춤법·문법 교정 기능이 하나의 플랫폼에서 통합 제공됩니다. 텍스트 분석 결과를 기반으로 바로 교정 기능을 실행할 수 있어, 텍스트 처리 효율이 대폭 향상되었습니다.

바른은 R을 지원합니다.

바른은 Python을 지원합니다.

바른은 Java을 지원합니다.

바른은 JavaScript을 지원합니다.

“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.”

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