자연언어처리는 여러 가지 모호성 문제를 가지는데, 특히 영한기계변역은 번역 과정의 각 단계마다 해결해야 할 모호성 문제를 가진다 본 논문에서는 실용적인 영한기계번역 시스템의 개발을 목적으로 영어 분석의 효율성을 높이기 위해 영어 단어의 품사 모호성 해소 문제에 초점을 두었다 기계번역의 효율성 제고를 위해 영한기계번역 시스템에 통합하기 위한 품사결정 모듈은 빠른 시간에 정확한 품사결정을 하면서도 오류를 최소화 하여야 한다 본 논문에서는 확률적 품사결정 방법을 제안하고 3가지 품사결정 확률 모델을 제시하였다 Penn Treebank 말뭉치로부터의 통계 정보를 이용하여 확률 모델을 구축하였으며 실험을 통해 제안한 품사결정 방법의 정확성과 품사결정에 의한 기계번역 시스템의 효율 향상 정도를 제시하였다.