유사 도 기반 어절 교정 에서 는 맞춤법 검사 와 집합 기반 검색 으로 추천 교정 을 수행 할 수 있 다 . 집합 기반 검색 에서 는 추출 된 어절 바이 그램 과 음절 역색 인 을 이용 한 어절 바이 그램 유사 도 계산 을 사용 하 여 , 입력 된 어절 바이 그램 과 유사 한 말뭉치 의 어절 바이 그램 후보 들 을 찾 을 수 있 다 . 대부분 의 한국어 맞춤법 검사 는 각 어절 의 맞춤법 을 독립 적 으로 평가 하 여 , 밥 을 짓 는다 를 잘못 표기 한 밥 을 찢 는다 등 의 표현 을 정확 하 게 교정 하 지 못한다 . 이 에 따라 , 본 발명 의 일 실시 예 에서 는 , 말뭉치 에서 추출 한 어절 바이 그램 을 사용 하 므로 문맥 정보 에 기반 한 추천 교정 을 제공 할 수 있 다 . 이때 말뭉치 의 전체 문장 을 비교 대상 으로 사용 하 면 시스템 속도 가 느려질 수 있 으므로 , POI 데이터 검색 알고리즘 을 이용 하 여 축소 된 크기 의 후보 군 에서 두 어절 단위 로 추천 교정 을 제공 할 수 있 다 . 사용자 의 입력 을 두 음절 씩 묶 어 블록 ( block ) 으로 구성 하 고 , 구성 된 블록 내 연산 과정 으로 검색 후보 를 1 차 로 축소 시키 고 , 블록 간 연산 으로 블록 간 의 상관 관계 및 추가 적 인 바 이 그램 을 고려 하 여 최종 유사 어절 후보 를 제시 할 수 있 다 . 탐색 속도 향상 을 위하 여 음절 역색 인 테이블 은 첫음절 ‘ 밥 ’ 을 기준 으로 분할 될 수 있 다 . 분할 된 테이블 에서 음절 별 로 역색 인 된 어절 ID 를 불러오 고 , 시작 음절 을 제외 한 나머지 음절 들 을 2 음절 단위 로 구분 하 여 ‘ 을 찢 ’,‘ 는다 ’ 의 블록 을 얻 는다 . 블록 내 연산 은 블록 의 두 음절 간 공통 으로 포함 하 고 있 는 어절 을 추출 한다 . 블록 간 연산 과정 에서 는 블록 내 연산 에서 추출 된 후보 들 에 대해서 블록 간 의 관계 를 확인 하 는 추가 적 인 제약 을 적용 하 여 축소 된 갯 수 의 최종 유사 어절 후보 를 추출 할 수 있 다 . 각