형태소 분석 및 검색 품질 개선을 위한 언어 처리 경험이 있다면, 어떤 기술을 사용했는지 설명해 주세요.

수업 프로젝트에서 한국어 검색 품질을 개선할 때, 제가 가장 부딪힌 건 사용자가 친 오타와 자모가 분리된 입력이었습니다. 형태소 분석으로 어미 변화나 띄어쓰기 차이는 어느 정도 맞췄는데, 'ㄱㅏ방'처럼 자모가 깨진 입력이나 흔한 오타는 그대로 무결과로 떨어졌습니다. 그래서 저는 한 번에 알고리즘으로 다 잡으려 하지 않고, 검색 로그에서 자주 나타나는 오타 패턴부터 찾아 처리 규칙을 더하는 순서로 갔습니다. 빈도 높은 것부터 손으로 잡은 셈입니다. 다만 자모 분리 보정은 제가 잘 몰라, 관련 라이브러리에 밝은 팀원에게 물어 처리했습니다. 이후로는 검색 품질을 알고리즘 하나가 아니라 토크나이징·동의어·오타 처리의 각 단계를 함께 손보는 일로 보고, 로그에서 패턴을 찾아 규칙을 더하는 절차를 남겼습니다. 한계는 규칙 방식이 양이 늘면 감당이 안 돼 자동화가 필요하다는 점입니다.