지금 학교에서 왔습니다.

일단 그 사이트 좋습니다.
살펴보셔서 아시겠지만, 이 분야에서 교육용으로 어느 정도 검증된 사이트입니다.

알고도 몇 번 맛만 봤기 때문에 자세한 내용은 모릅니다.
피로횽님이 이용하실 부분은 아마 태거와 Chunker라고 생각되는데 (Named Entity 찾는 것도 필요하실 지도 모르겠고),
승리의 파이쏜이 C에 비해서 물론 느리겠지만, 서버에서 Chunker 정도라면 느리진 않을 겁니다.
사용하시려면 당연히 커스터마이징 하셔야 할 테고.

태거가 필요하실텐데, 브릴태거처럼 규칙을 사용하는 태거는 Toy(장난감)용이거나, 연구용 또는 영어분석을 위해서만 사용될테고.
요샌 주로 믿음직한 코퍼스를 분석한 HMM 태거가 많이 쓰입니다.
HMM 태거에 사용되는 코퍼스는 형태소 분석이 되어 있어서 훈련과정을 거쳐야 하고, 자료 검증과 정제가 잘 되어 있는게 좋습니다.

대학에서 NLP 교육용으로 사용되고 있는 걸로 알고 있습니다.
알고 지도교수님도 수업 때 저거 사용한 적 있습니다. 물론 알고는 \'알아서 하세요\'하고 나몰라라 했지만.
당신이 이것저것 못 만드니까 고육지책으로 그랬던 것 같은데, 저것마저도 제대로 이용할 줄 몰랐던 기억이 있습니다.

요약.
0. 예전에 나몰라라 했던 기억 있슴.
1. 교육/학습용으로썬 좋음, 성능은 장담 못함.
2. 쓴다면 커스터마이징 필요.
3. 태거 사용하시려면 양질의 Morph-Tagged 한국어 코퍼스 필요.
   (물론, 양키언어 분석에 쓰인 태거를 한쿸어에 커스터마이징/옵티마이징하는데 상당한 시간 필요)
   오히려, 국민대 강승식 교수님의 HAM을 쓰시는게 어떻습니까? 이름이 바뀌었다지만, 한번 햄은 영원한 햄.
4. 경리를 겸하신다는 rntjr횽과도 한번 접촉해보시는 것도 좋을 것 같습니다.

결론이 빠졌었군요.
1. 부.정.적.
2. 강승식 교수님 형태소분석기 HAM이 오히려 나을 득.

프갤이야기: 군대갤 Noop, Noop