Struct SejongConverter 

pub struct SejongConverter { /* private fields */ }

세종 코퍼스 형식 변환기

Implementations

impl SejongConverter

pub fn new() -> Self

기본 설정으로 변환기 생성

pub const fn with_decomposition(self, use_decomposition: bool) -> Self

분석결과 사용 여부 설정

true이면 mecab-ko-dic의 12번째 컬럼(분석결과)을 우선 사용합니다. 불규칙 활용을 정확하게 처리하려면 true로 설정하세요.

pub fn parse_decomposition(decomposition: &str) -> Vec<DecomposedMorpheme>

분석결과 컬럼에서 형태소 분해 정보 파싱

형식: stem/POS/*+ending/POS/*+... 예시: 가깝/VA/*+아/EC/* → [(“가깝”, “VA”), (“아”, “EC”)]

pub fn extract_decomposition(features: &str) -> Option<String>

feature 문자열에서 분析결과(12번째 컬럼) 추출

mecab-ko-dic CSV 형식: 품사,의미분류,종성,읽기,타입,첫품사,끝품사,분석결과 (0~7, 총 8개 필드이지만 인덱스 7이 분析결과)

pub fn is_compound_tag(&self, pos: &str) -> bool

복합 품사 태그인지 확인

pub fn split_compound_tag(&self, pos: &str) -> Vec<String>

복합 품사 태그를 분리된 태그 목록으로 변환

pub fn split_morpheme(&self, surface: &str, pos: &str) -> Vec<(String, String)>

표면형에서 어미를 분리

Arguments

• surface - 표면형 (예: “갔다”)
• pos - 품사 태그 (예: “VV+EF”)

Returns

분리된 (표면형, 품사) 쌍의 벡터

pub fn convert_token(&self, token: &Token) -> Vec<SejongToken>

토큰을 세종 형식으로 변환

변환 우선순위:

1. 분析결과 컬럼 사용 (use_decomposition=true, features에 분析결과 있는 경우)
2. 규칙 기반 어미 분리 (ending_rules)
3. 태그만 분리 (복합 태그인 경우)
4. 그대로 반환 (단순 태그인 경우)

pub fn convert_tokens(&self, tokens: &[Token]) -> Vec<SejongToken>

토큰 목록을 세종 형식으로 변환

pub fn format_sejong(&self, tokens: &[SejongToken]) -> String

세종 형식 문자열로 변환 (자모 정규화 포함)

pub fn tokens_to_sejong_string(&self, tokens: &[Token]) -> String

토큰을 세종 형식 문자열로 직접 변환

pub fn normalize_jamo(text: &str) -> String

한글 자모 정규화 (외부 호환성 유지)

ㅏ, ㅓ, ㅣ 등 자모가 포함된 문자열을 완성형으로 변환합니다.

Trait Implementations

impl Default for SejongConverter

fn default() -> Self

Returns the “default value” for a type.