상기 목적 을 달성 하 기 위하 여 본 발명 에 따른 태 깅된 도메인 코퍼스 없이 새로운 도메인 에 적용 가능 한 통계 적 HMM 품사 태 깅 방법 은 , ( a ) 기존 태 깅된 코퍼스 로부터 태 깅 확률 정보 를 학습 하 여 어휘 품사 문맥 확률 정보 DB 및 어휘 확률 정보 DB 를 구축 하 는 단계 ; ( b ) 적용 도메인 의 원시 코퍼스 ( raw corpus ) 를 기반 으로 상기 어휘 확률 정보 DB 를 도메인 의존 적 으로 학습 하 여 갱신 하 는 단계 ; ( c ) 형태소 분석 사전 DB 를 기반 으로 입력 문장 에 대한 형태소 분석 을 수행 하 는 단계 ; ( d ) 상기 어휘 품사 문맥 확률 정보 DB 와 상기 갱신 된 어휘 확률 정보 DB 를 기반 으로 상기 형태소 분석 결과 에 대하 여 통계 적 품사 태 깅을 수행 하 는 단계 ; 및 ( e ) 상기 통계 적 품사 태 깅 단계 를 통해 태 깅된 결과 에서 태 깅 오류 수정 규칙 DB 에 따라 오류 를 수정 하 여 출력 하 는 단계 를 포함 하 며 , 상기 ( b ) 단계 는 , 상기 적용 도메인 원시 코퍼스 에 대하 여 통계 적 품사 태 깅을 수행 하 여 자동 태 깅된 코퍼스 를 구축 하 고 , 상기 자동 태 깅된 코퍼스 를 기반 으로 적용 도메인 의 어휘 확률 통계 치 를 추출 하 는 제 1 단계 와 , 상기 어휘 확률 정보 DB 의 정보 와 상기 제 1 단계 에서 추출 된 도메인 의존 적 어휘 확률 통계 치 정보 를 기반 으로 도메인 의존 적 어휘 를 추출 하 는 제 2 단계 와 , 상기 제 2 단계 에서 추출 된 도메인 의존 적 어휘 의 어휘 확률 을 조정 하 여 상기 조정 된 도메인 의존 적 어휘 확률 을 기반 으로 상기 어휘 확률 정보 DB 를 갱신 하 는 제 3 단계 를 더 포함 하 는 것 을 특징 으로 한다 .