• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.421-429
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• 1997

한국어 구문 트리 태깅 코퍼스는 한국어 문장의 구문 구조가 구문 트리 형태로 태깅된 코퍼스이다. 코퍼스 구축은 사람(annotator)에 의하여 수작업으로 이루어지므로, 많은 시간과 인력을 소모하는 작업이다. 그렇기 때문에 코퍼스 구축을 도와주는 구문 트리 태깅 워크벤치는 코퍼스 구축에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 대량의 구문 트리 태깅 코퍼스를 일관되고 빠르게 구축하기 위한 워크벤치 설계시의 고려 사항을 제시한다. 이러한 고려 사항을 기반으로, 다소 정확한 부분에 대한 태깅만을 수행하는 부분 구문 분석, 태깅한 결과에 대한 검증 과정인 일관성 검사, 편한 구문 트리 태깅을 고려한 사용자 인터페이스, 플랫폼 독립적인 구현 등과 같은 워크벤치의 실제 구현에 대하여 설명한다. 또한, 구문 트리 태깅 워크벤치의 앞으로의 연구 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.240-244
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• 2010

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.20 no.5
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• pp.79-88
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• 2017

To upgrade the subjective question grading, we need the syntactic-semantic analysis to analyze syntatic-semantic relation between words in answering. However, since the syntactic-semantic tree has structural and semantic relation between words, we can not apply the method calculating the similarity between vectors. This paper suggests the comparing system with syntactic-semantic tree which has structural and semantic relation between words. In this thesis, we suggest similarity calculation principles for comparing the trees and verify the principles through experiments. This system will help the subjective question grading by comparing the trees and be utilized in distinguishing similar documents.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.45 no.2
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• pp.251-275
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• 2011

In this paper, we propose a novel kernel called a semantic parse tree kernel that extends the parse tree kernel previously studied to extract protein-protein interactions(PPIs) and shown prominent results. Among the drawbacks of the existing parse tree kernel is that it could degenerate the overall performance of PPI extraction because the kernel function may produce lower kernel values of two sentences than the actual analogy between them due to the simple comparison mechanisms handling only the superficial aspects of the constituting words. The new kernel can compute the lexical semantic similarity as well as the syntactic analogy between two parse trees of target sentences. In order to calculate the lexical semantic similarity, it incorporates context-based word sense disambiguation producing synsets in WordNet as its outputs, which, in turn, can be transformed into more general ones. In experiments, we introduced two new parameters: tree kernel decay factors, and degrees of abstracting lexical concepts which can accelerate the optimization of PPI extraction performance in addition to the conventional SVM's regularization factor. Through these multi-strategic experiments, we confirmed the pivotal role of the newly applied parameters. Additionally, the experimental results showed that semantic parse tree kernel is superior to the conventional kernels especially in the PPI classification tasks.

• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.10
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• pp.636-646
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• 2015

In information society, the need to detect document duplication and plagiarism is increasing. Many studies have progressed to meet such need, but there are limitations in increasing document duplication detection quality due to technological problem of natural language processing. Recently, some studies tried to increase the quality by applying syntatic-semantic analysis technique. But, the studies have the problem comparing syntactic-semantic trees. This paper develops a syntactic-semantic tree comparator, designs and implements a discriminator of similar documents using the comparator. To evaluate the system, we analyze the correlation between human discrimination and system discrimination with the comparator. This analysis shows that the proposed discrimination has good performance. We need to define the document type and improve the processing technique appropriate for each type.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.21 no.6
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• pp.83-92
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• 2018

The subjective question is appropriate for evaluation of deep thinking, but it is not easy to score. Since, regardless of same scoring criterion, the graders are able to produce different scores, we need the objective automatic evaluation system. However, the system has the problem of Korean analysis and comparison. This paper suggests the Korean syntactic analysis and subjective grading system using the syntactic-semantic tree comparator. This system is the hybrid grading system of word based and syntactic-semantic tree based grading. This system grades the answers on the subjective question using the syntactic-semantic comparator. This proposed system has the good result. This system will be utilized in Korean syntactic-semantic analysis, subjective question grading, and document classification.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.450-456
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• 2001

본 논문은 의존 문법에 기반만 한국어의 구문 분석 시스템을 제안한다. 일반적으로 올바른 구둔 구조를 얻기 위해서 많은 가능한 구문 구조를 생성하고 이 중에서 가장 좋은 것을 선택하는 방법을 사용한다. 이를 위하여 가능한 모든 구문 분석 구조를 생성하는 기법을 제안하였다. 이것은 모든 가능한 구문 구조에 관한 정보를 응축한 자료 구조를 구축한 다음 여기에서 구문 트리를 하나씩 추출하도록 하였다. 이 과정에서 의존 문법이 만족하여야 하는 모든 기본적인 제약 조건을 만족하는 트리 만이 효과적으로 추출되는 기법을 제안하였다. 그 결과 생성되는 트리의 수를 줄이게 되어 효율적인 구문 분석을 달성할 수 있게 되었다. 추출된 많은 트리 중에서 하나를 선택하는 작업에서 상호 정보가 이용되었다. 본 논문에서는 이러한 상호 정보를 구문 분석 중의성 해소에 효과적으로 사용하는 기법을 제시하였다. 제안된 기법의 타당성을 입증하기 위하여 구문 분석 시스템을 개발하고 여러 문장에 대한 분석을 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.383-385
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• 1998

ISO에서 문서 교환에 대한 표준으로 제시된 SGML(Standard Generalized Markup Language)은 논문이나 보고서와 같이 내부적으로 복잡한 구조를 가지는 문서를 효과적으로 처리하기 위해 매우 융통성 있는 문법을 제공하고 있다. 이에 각 기업체나 행정기관에서는 기존의 전자 문서들을 SGML 문서로 변환하는 작업이 활발히 진행되고 있다. 따라서 문서의 논리적 구조에 기반한 검색에 대한 요구도 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 SGML 문서의 기본단위인 엘리먼트 단위의 검객과 문서의 논리적인 구조에 기반한 검색을 효율적으로 지원하는 인텍스를 설계하기 위해, K-ary 트리, 문서단위 구문트리와 엘리먼트단위 구문 트리의 3가지 방법에 대해 저장 시간, 삭제 시간, 검색 시간, 부가 저장 공간 측면에서 수학적 모델로서 성능평가를 수행한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.235-240
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• 2021

구문 트리의 구조적 정보는 문장 수준 관계 추출을 수행하는데 있어 매우 중요한 자질 중 하나다. 기존 관계 추출 연구는 구문 트리에서 최단 의존 경로를 적용하는 방식으로 관계 추출에 필요한 정보를 추출해서 활용했다. 그러나 이런 트리 가지치기 기반의 정보 추출은 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 소실할 수도 있다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 개체 중심으로 구문 트리를 재구축하고 모든 노드의 정보를 관계 추출에 활용하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 TACRED에서 F1 점수 74.9 %, KLUE-RE 데이터셋에서 72.0%로 가장 높은 성능을 보였다.