이때 , 지도 학습 과 비지 도 학습 은 학습 에 사용 하 는 자료 의 특성 이 다르 다 . 지도 학습 은 목적 에 따라 학습 대상 이 되 는 자연 언어 의 자질 이나 구조 에 대한 표식 이 부착 되 어 있 는 말뭉치 를 사용 하 며 , 표식 이 명시 되 어 있 는 말뭉치 중 공인 되 어 널리 쓰이 는 말뭉치 는 기계 학습 에서 학습 과 평가 를 위한 표준 ( gold standard ) 이 된다 . 지도 학습 은 크 게 기호 적 학습 ( symbolic learning ) 과 통계 기반 학습 ( statistical - based learning ) 으로 나눌 수 있 다 . 기호 적 학습 방법 은 표식 이 부착 된 말뭉치 로부터 규칙 을 추출 하 거나 분류 절차 를 학습 한 후 , 표식 이 붙 지 않 은 말뭉치 에 적용 하 며 , 결정 트리 ( decision tree ) , 변형 기반 오류 에 의한 학습 ( transformation - based error driven learning ) , 선형 분리기 ( linear separator ) , 사례 기반 학습 ( instance - based learning ) 등 이 이용 될 수 있 다 . 통계 기반 학습 방법 은 학습 말뭉치 내 에서 확률 변수 ( 속성 ) 를 추출 하 고 여러 문맥 에 걸쳐 관찰 되 는 확률 변수 들 간 의 확률 분포 를 결정 하 는 모델 을 구축 하 며 , 대표 적 으로 나이브 베이스 분류기 ( naive Bayes classifier ) , 최대 엔트로피 ( maximum entropy principle ) , 마코프 모델 ( Markov model ) 등 이 있 다 .