태 깅부 ( 360 ) 는 , 민감 정보 가 대체 된 문장 에 적어도 하나 의 발화 속성 정보 에 기반 하 여 발화 태 깅 ( Tagging ) 하 여 분석 말뭉치 를 구축 하 는 태 깅부 ( 360 ) 를 포함 할 수 있 다 . 이때 , 개체 명 인식 ( named entity recognition ) 은 정보 추출 ( information extraction ) 의 한 세부 분류 로서 , 텍스트 로부터 개체 가 되 는 대상 을 찾 고 , 그것 을 미리 정의 된 범주 ( category ) 로 분류 하 는 것 을 말 한다 . 문서 나 대화 등 인간 의 언어 생활 에서 개체 명 은 문장 및 발화 의 의미 를 분석 하 는 데 중요 한 정보 가 된다 . 그렇 기 때문 에 자연어 처리 의 질 의 응답 시스템 ( question answering system ) 의 경우 지식 구축 , 사용 자 질의 분석 등 의 작업 이 주로 개체 명 단위 로 이루어진다 . 이때 , 개체 명 인식 방법 은 크 게 규칙 기반 방법 과 확률 기반 방법 으로 나눌 수 있 다 . 규칙 기반 방법 은 정규 표현식 과 같 은 패턴 과 개체 명 사전 을 이용 하 는 방법 으로 , 좋 은 패턴 의 생성 방법 과 개체 명 사전 의 크기 가 성능 향상 을 위한 요건 이 된다 . 확률 기반 방법 은 대용량 의 개체 명 이 태 깅된 말뭉치 ( corpus ) 로부터 확률 을 학습 하 고 , 그것 을 이용 하 여 개체 명 범주 를 결정 하 는 방법 이 다 .