인공지능이 한국어를 제대로 처리하려면 먼저 한국어를 어떤 단위로 나눌 것인지 결정해야 한다. 이 책은 자연어처리의 성능을 좌우하는 핵심이 알고리즘만이 아니라, 언어 자원을 어떤 단위와 구조로 설계하느냐에 있음을 밝힌다. 저자는 공백 중심의 어절 단위가 한국어의 복잡한 형태 구조를 충분히 반영하지 못한다는 점에 주목하고, 형태소 중심의 처리 체계를 제안한다. 이를 품사 태깅, 개체명 인식, 의존 구문 분석, 프레임넷(FrameNet) 등 자연어처리의 여러 과제에 적용하여 그 효과를 실험적으로 검증한다. 이 책은 형태소 기반 자원이 어절 기반 자원보다 한국어 처리 성능을 더 일관되게 높일 수 있음을 보여주며, 한국어의 특성을 보존하면서 국제 표준과도 호환되는 언어 자원 설계의 방향을 제시한다. 나아가 한국어 자연어처리의 정밀도를 높이고, 교착어 자연어처리 연구의 확장 가능성을 제시한다.
 

박정열.  카이스트(KAIST) 문화기술연구소 연구교수이자, 언어학과 컴퓨터공학의 경계에서 연구를 수행해온 언어학자이다. 프랑스 파리 제7대학교(Paris 7)에서 언어학 박사학위를 받았고, 프랑스 귀스타브에펠대학교(Université Gustave-Eiffel)에서 전자계산학 분야 HDR을 취득했다. 형식문법과 구문 분석, 언어처리를 위한 말뭉치 자원 구축을 중심으로 연구를 진행했으며, 한국어를 비롯한 여러 언어의 복잡한 문장 구조를 계산적으로 분석·설명하는 데 주력했다. 최근에는 대규모 언어 모델 시대의 언어 주권, 공공 언어 기술, 언어 기술 평가 문제를 주요 연구 주제로 삼고 있다. 프랑스, 미국, 캐나다 등지에서 연구와 강의를 수행했으며, 대표 저서로 Evaluation by Alignment (Springer Nature, 2026)가 있다.

1장 들어가는 글 

제I편 한국어 자연어처리를 위한 단위 구분의 세분화
2장 한국어 단어 분할의 이론적 배경과 분석 기준
3장 언어 단위의 경계, 그리고 한국어 처리의 변화

제II편 형태론에서 의미론까지
4장 언어 처리의 출발점, 형태소 분석과 품사 태깅
5장 개체명 인식, 문장에서 이름을 찾는 일
6장 문장을 구성하는 관계, 의존 구문 분석의 길 
7장 의미의 틀을 짜다, 프레임넷과 의미역 분석
8장 마치는 글: 어절 중심 분석을 넘어 형태소 기반 자원 설계로