• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.319-324
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• 1995

한국어에는 주격 표지를 가진 명사가 두 번 이상 나타나는 구문이 자주 나타난다. 이러한 구문을 주격 중출 구문이라고 한다. 주격 중출 구문은 크게 부분-전체 구문, 양화사 유동 구문, 그리고 심리 술어 구문으로 나누어진다. 본고에서는 부분-전체 구문과 양화사 유동 구문은 함수-논항 관계를 이용하여 분석하고, 심리 술어 구문은 의미역할과 자리 이동으로 설명한다. 이러한 것은 의미적 측면과 통사적 측면을 함께 고려한 것으로 좀 더 일관성 있는 설명을 위한 접근이라 하겠다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.677-680
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• 2004

통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.924-927
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• 2017

통계 모형에 기반을 둔 구문분석기는 자료 부족 문제에 취약하거나 장거리 의존관계와 같은 특정 언어현상에 대한 처리가 어렵다는 단점이 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 본 연구진은 규칙에 기반을 둔 한국어 구문분석기를 개발하고 있다. 다른 구문 분석기와 다르게 형태소 단위 구문분석을 시도하며 생성 가능한 모든 구문분석 후보를 보여주는 것이 특징이다. 본 연구진의 기존 연구에서 개발한 한국어 구문분석기는 형태소의 입력순서와 구문분석 후보의 생성 순서에 의존하여 구문분석 후보를 순서화하였다. 그러나 생성되는 구문분석 후보 중 가장 정답에 가까운 구문분석 후보의 순위를 낮추기 위해서는 각 구문분석 트리가 특정한 점수를 가질 필요가 있다. 본 논문에서는 품사 태거(tagger)에서 출력하는 어절별 형태소의 순위에 따른 가중치, 수식 거리에 따른 가중치, 특정한 지배-의존 관계에 대한 가중치를 이용해 가중치 합을 가지는 구문분석 후보를 구성하고 이를 정렬하여 이전 연구보다 향상된 성능을 가진 한국어 구문분석기 모델을 제안한다. 실험은 본 연구진이 직접 구축한 평가데이터를 기반으로 진행하였으며 기존의 Unlabeled Attachment Score(UAS) 87.86%에서 제안 모델의 UAS 93.34%로 약 5.48의 성능향상을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.483-485
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• 2003

구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1315-1317
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• 2013

규칙 기반의 영한 기계번역 시스템의 구문 분석 시스템은 영어의 구문 구조를 기술하는 규칙 부분과 규칙을 적용하여 차트 파싱을 수행하는 실행 부분으로 구성된다. 구문 규칙은 문맥 자유 문법의 형식으로 기술되는데, 기술된 구문 규칙을 적용하여 파싱을 실행하는 실행 부분은 C 언어 함수로 표현되므로, 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환해야 한다. 본 논문에서는 문맥 자유 문법 형식으로 기술된 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환하는 도구인 구문 규칙 컴파일러를 개발하였다. 구문 규칙 컴파일러는 자동적으로 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환함으로써 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정에서 빈번하게 발생하는 구문 규칙의 생성과 수정을 용이하게 하여 번역 성능을 개선하는 작업을 지원한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.427-432
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• 2021

현재 한국어 의존 구문 분석의 표준은 어절 단위로 구문 분석을 수행하는 것이다. 그러나 의존 구문 분석의 분석 단위(어절, 형태소)에 대해서는 현재까지 심도 있는 비교 연구가 진행된 바 없다. 본 연구에서는 의존 구문 분석의 분석 단위가 자연어 처리 분야의 성능에 유의미한 영향을 끼침을 실험적으로 규명한다. STEP 2000과 모두의 말뭉치를 기반으로 구축한 형태소 단위 의존 구문 분석 말뭉치를 사용하여, 의존 구문 분석기 모델 및 의존 트리를 입력으로 활용하는 문장 의미 유사도 분석(STS) 및 관계 추출(RE) 모델을 학습하였다. 그 결과, KMDP가 기존 어절 단위 구문 분석과 비교하여 의존 구문 분석기의 성능과 응용 분야(STS, RE)의 성능이 모두 유의미하게 향상됨을 확인하였다. 이로써 형태소 단위 의존 구문 분석이 한국어 문법을 표현하는 능력이 우수하며, 문법과 의미를 연결하는 인터페이스로써 높은 활용 가치가 있음을 입증한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.21-28
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• 2016

The performance of an English-Korean machine translation system depends heavily on its English parser. The parser in this paper is a part of the rule-based English-Korean MT system, which includes many syntactic rules and performs the chart-based parsing. The parser generates too many structures due to many syntactic rules, so much time and memory are required. The rule-based parser has difficulty in analyzing and translating the long sentences including the commas because they cause high parsing complexity. In this paper, we propose the 3-phase parsing method with sentence segmentation to efficiently translate the long sentences appearing in usual. Each phase of the syntactic analysis applies its own independent syntactic rules in order to reduce parsing complexity. For the purpose, we classify the syntactic rules into 3 classes and design the 3-phase parsing algorithm. Especially, the syntactic rules in the 3rd class are for the sentence structures composed with commas. We present the automatic rule acquisition method for 3rd class rules from the syntactic analysis of the corpus, with which we aim to continuously improve the coverage of the parsing. The experimental results shows that the proposed 3-phase parsing method is superior to the prior parsing method using only intra-sentence segmentation in terms of the parsing speed/memory efficiency with keeping the translation quality.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.151-158
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• 2005

본 논문에서는 2단계 구문분석을 통한 구문분석 말뭉치 구축도구를 제안한다. 제안하는 방법은 대량의 구문분석 말뭉치를 수동으로 구축할 때 요구되는 작성자의 수작업을 줄이는 것을 목적으로 한다. 도구는 입력 문장을 문장 분할기준에 따라 분할하는 문장 분할 단계, 각 부분에 대해 자동 구문분석을 수행하는 부분 구문구조 생성 단계, 각 부분 구문구조를 통합하여 완전한 구문구조를 얻는 부분 통합 단계로 이루어져 있다. 자동 구문분석은 자질기반 한국어 구문분석모델을 이용하였고 문장을 부분으로 분할할 때는 문장 분할기준을 말뭉치에서 자동추출 하고 간단한 검증을 거쳐 적용하는 방법을 택하였다. 구문분석 말뭉치 구축의 각 단계에서 자동 구문 분석기가 출력한 결과를 작성자가 취소, 재구축 가능하게 하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.1
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• pp.79-84
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• 2009

This paper explores a method of text watermarking for agglutinative languages and develops a syntactic tree-based syntactic constituent movement scheme. Agglutinative languages provide a good ground for the syntactic tree-based natural language watermarking because syntactic constituent order is relatively free. Our proposed natural language watermarking method consists of seven procedures. First, we construct a syntactic dependency tree of unmarked text. Next, we perform clausal segmentation from the syntactic tree. Third, we choose target syntactic constituents, which will move within its clause. Fourth, we determine the movement direction of the target constituents. Then, we embed a watermark bit for each target constituent. Sixth, if the watermark bit does not coincide with the direction of the target constituent movement, we displace the target constituent in the syntactic tree. Finally, from the modified syntactic tree, we obtain a marked text. From the experimental results, we show that the coverage of our method is 91.53%, and the rate of unnatural sentences of marked text is 23.16%, which is better than that of previous systems. Experimental results also show that the marked text keeps the same style, and it has the same information without semantic distortion.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.2
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• pp.235-244
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• 2004

We propose a format of a binary phrase structure grammar with composite labels. The grammar adopts binary rules so that the dependency between two sub-trees can be represented in the label of the tree. The label of a tree is composed of two attributes, each of which is extracted from each sub-tree so that it can represent the compositional information of the tree. The composite label is generated from part-of-speech tags using an automatic labeling algorithm. Since the proposed rule description scheme is binary and uses only part-of-speech information, it can readily be used in dependency grammar and be applied to other languages as well. In the best-1 context-free cross validation on 31,080 tree-tagged corpus, the labeled precision is 79.30%, which outperforms phrase structure grammar and dependency grammar by 5% and by 4%, respectively. It shows that the proposed rule description scheme is effective for parsing Korean.