A Conditional Unification Based Parsing for Korean Using Sentence-Type Information

문장 형태 정보를 이용한 조건단일화 기반 한국어 파싱

In this thesis, we introduce a parsing method which use information of the post position in Korean to get the exact parsing tree. In order to implement this method we classified categories of the predicates, and defined sentence-types based on these categories. We tried to make parsing using the method grasping the grammatical role of the noun phrase that have to exist in each sentence-type. In parser control mechanism, we use some heuristics based on linguistic frame. We use conditional unification to implement analysis. It is Possible to reduce ambiguous because the parsing method suggested helps to Prune the branches which are unnecessary.

본 논문에서는 한국어 문장의 구조를 파악하는 데에 결정적인 역할을 하는 조사에 대한 정보를 보다 적극적으로 이용하는 파싱 방법을 기술한다. 이러한 방법을 실현하기 위하여 용언을 세밀하게 분류하였으며, 이를 바탕으로 문장의 형태를 분류하고 이 문장 형태에 필수적으로 나타나는 명사구의 문법적 역할을 파악하는 방법을 이용한 파싱을 시도하였다. 또한, 내부적으로는 언어학적인 틀에서 크게 벗어나지 않는 범위 내에서 약간의 경험지식을 동원하였다. 이를 구현함에 있어서 문법의 수준에서 파싱을 직접 제어하기 위하여 조건단일화 파싱을 사용하였다. 본 논문에서 제시한 파싱 방법은 분석의 초기에 불필요한 가지를 전지함으로써 결과 트리가 간략해져 복잡한 문장의 모호성을 상당두분 제거할 수 있게 해준다.