지도 학습 은 앞서 기술 한 여러 가지 자연 언어 의 중의성 문제 중 품사 태 깅 문제 의 해결 에 효율 적 인데 , 마코프 모델 을 이용 한 통계 적 품사 태 깅 , 변형 기반 오류 에 의한 학습 을 적용 한 변형 기반 태 깅 등 일 수 있 다 . 이때 , 마코프 모델 을 한국어 의 특성 에 맞 게 변형 한 방법 이 이용 될 수 있 으며 , 한국어 의 어절 과 어절 간 의 전이 관계 를 형태소 uni - gram 을 이용 하 여 추정 하 는 방법 등 이 이용 될 수 있 다 . 확률 적 구문 분석 도 지도 학습 중 하나 인데 , 확률 자유 문맥 문법 ( PCFG ) 을 이용 하 여 확률 값 이 명기 된 문맥 자유 문법 ( CFG ) 규칙 을 추출 할 수 있 다 . 그 외 에 도 , 최대 엔트로피 통계 적 결합범 주문 법 ( Maximum Entropy Statistical Combinatory Categorical Grammar ) 의 결합범 주문 법 ( CCG ) 구문 분석기 는 무한 의 존구 문 ( unbounded dependencies ) 과 국부 적 기능 - 논 항 ( function - argument ) 구조 를 표현 하 고 있 으며 , CCG 어휘 태그 및 어휘 의존 구조 가 부착 된 말뭉치 를 이용 하 여 학습 한다 . 의존 구조 는 자질 로서 표현 되 며 시스템 은 표식 이 달린 표준 말뭉치 로부터 가장 확률 이 높 은 의존 구조 들 의 집합 으로 표현 되 는 모델 을 계산 할 수 있 다 . 지도 학습 은 생략 된 구문 에 대한 문제 를 해결 하 는 데 도 이용 될 수 있 는데 , 품사 자질 이 명기 된 문맥 에 기초 하 여 생략 된 동사 구 를 판별 해 내 기 위해 , 변형 기반 오류 에 의한 학습 과 최대 엔트로피 기법 을 적용 할 수 있 고 , 귀납 적 논리 프로그래밍 ( Inductive Logic Programming ) 을 이용 하 여 텍스트 로부터 특정 분야 의 특성 을 학습 할 수 도 있 고 , 일상 대화 중 에 자주 나타나 는 완전 하 지 않 은 문장 ( non - sentential utterances ) 을 해석 하 기 위한 학습 이나 , 한국어 의 특성 상 발생 하 는 띄어쓰기 문제 에 지도 학습 기법 이 이용 될 수 있 다 .