• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.245-249
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• 2006

구문분석 말뭉치를 구축하는 작업은 문법 전문가의 많은 시간과 노력을 필요로 하기 때문에, 문법 전문가의 수작업을 감소시켜 줄 수 있는 방법이 연구되고 있다. 기존 방법 중 하나로 구문패턴을 사용하는 방법이 있는데, 이 방법은 두 개의 구문패턴이 완벽하게 일치하는 경우에만 구문패턴을 적용하는 방법이다. 본 논문은 신경망을 사용하여 구문패턴을 학습하고, 다시 구문분석 말뭉치를 구축하는데 학습된 신경망을 적용하는 방법을 사용한다. 소량의 말뭉치에서 실험한 결과, 본 논문에서 사용한 방법이 기존의 방법보다 12%이상의 수작업 감소율을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.457-459
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• 2002

뜻풀이에서 추출한 의미 정보를 이용만 통계시인 방법의 기존 동형이의어 분별 시스템에는 불필요한 의미 정보들을 많이 가지고 있었다. 그리고 동형이의어간의 의미정보가 서로 교차하는 부분이 많아 확률적인 결정에 오류를 발생시켰다. 본 논문에서는 뜻풀이에서 구문패턴을 분석하여 보다 정제된 의미 정보를 추출하였고, 구문패턴에 속하는 어휘들의 하위어를 사전에서 자동 추출하여 부족한 의미 정보를 보완하였다. 또한, 구문패턴으로 분별할 수 없는 일부 동형이의어들은 순환 뜻풀이 망(RDN)을 이용하여 동형이의어를 분별하였다. 이러한 방법으로 동형이의어 분별을 통해 기존 연구보다 8%의 정확률 향상을 가져왔다.

• 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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• 2004.05a
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• pp.655-658
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• 2004

본 논문은 구문패턴과 의미망을 이용하여 복합명사를 생성하는 방법을 제안하고, 제안된 방법으로 설계 구현된 시스템, 복합명사 생성기(Compound Nouns Generator : CNG)를 제시한다. 복합명사에 관한 연구는 형태적, 구문적, 의미적인 관점에서의 분석과 생성에 이르기까지 폭넓게 진행되고 있다. 본 논문에서는, 사전에 등재된 표제어만을 복합명사로 인정하고, 나머지는 1차적으로 명사 연결구로 파악한다. 그리고 이것을 다시 신형 복합명사와 명사 연결구로 파악함으로써, 복합명사에 대한 명확한 기준을 제시하여 자연언어처리, 정보검색 등에서 효율성을 높이고자 하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 복합명사 확장을 위해 구문패턴을 자동 생성함으로써 시스템의 융통성을 향상시키고, 구문패턴과 의미망을 통해 생성된 복합명사와 명사 연결구의 말뭉치상의 빈도정보를 이용함으로써 고빈도의 명사 연결구가 복합명사로서 굳어질 수 있는 가능성을 보여주기도 한다. 또한, 구문패턴과 의미망을 통해 생성된 명사 연결구를 비교하여 생성된 신형 복합명사는 구문패턴에 의해 뜻풀이가 자동으로 생성된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.343-350
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• 2002

본 논문에서는 구문패턴을 이용한 반자동 구문분석 말뭉치 구축도구를 제안한다. 일반적으로 구문분석 말뭉치를 구축하는 작업은 문법전문가의 많은 시간과 노력을 필요로 하고 있다. 본 논문은 구문분석 말뭉치를 구축할 때 수작업을 감소시켜 줄 수 있는 도구를 개발하기 위하여, 사용자가 정의하는 자질집합과 신뢰도를 바탕으로 구문패턴을 자동 추출하고 적용하는 방법을 제안한다. 소량의 말뭉치에서 실험한 결과, 구문패턴의 사용은 30%정도의 수작업을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.203-208
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• 1999

한국어는 잉여성과 중의성의 범 언어적인 특징과 함께 다른 언어에 비해 주어의 생략이 두드러지며 어순이 자유롭기 때문에 구문 형식의 지배를 덜 받는다는 개별적인 특성을 지닌다. 이러한 특성으로 인해 기계번역의 패턴을 추출할 때 서로 유사 가능성이 있는 패턴에 대한 고려가 없이는 같은 의미의 서로 다른 여러 개의 패턴을 모두 하나의 패턴으로 처리하는 오류를 범할 위험이 있다. 본 연구에서 사용되는 구 단위 패턴은 동사구, 명사구, 형용사구 그리고 부사구를 중심으로 한국어 패턴, 패턴 대표 카테고리, 한국어 패턴의 중심어 및 제약조건 대역영어패턴 의미코드로 나뉜다. 범 언어적인 특성의 한국어와 영어간 격차를 해소하기 위해 각각의 명사에 의미코드를 사용하여 다중 언어기반 체계를 구축하였으며. 한국어의 개별적인 특성으로 인해 발생하는 문제를 해소하기 위해 중심어 부과 자질을 사용하였다. 중심어 부과 자질에 있어서, 특히 술어기능명사를 중심어로 하는 기능동사 '하-' 구문은 다른 동사 구문의 형식과는 달리 논항의 수와 형태를 동사가 아닌 명사가 수행하게 된다. 이러한 특징에 대한 변별적인 자질 부여는 구문의 형태-통사적 특징 뿐만이 아니라 의미적인 고유의 특성까지도 잘 뒷받침하면서 패턴 추출에 월등한 효율성을 제시할 수 있다. 향후 이에 대한 연구는 전반적인 기능동사 구문뿐만이 아니라 개별적인 특징을 보이는 모든 구문에 대한 연구로 확대되어 패턴 기반 기계번역의 패턴 추출에 기본적인 정보의 역할을 담당해야 할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.35-39
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• 2004

본 논문은 실용적인 구문분석기의 전단계로서, 자동 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음하는 방법을 제안한다. 우선 규칙은 구문분석 말뭉치(30,875어절)를 대상으로 자동 추출된 고빈도의 규칙(Rewriting Rule)을 본 논문에 맞게 수동으로 구축하였다. 규칙은 조건부, 행위부로 이루어진 이진 규칙(binary rule)의 형태를 이루며, 명사구(NP), 수식어구(AP, DP), 인용구(X), 용언구(VP, VC)을 대상으로 15개를 구축하였다. 그리고 구문패턴은 중심어와 중심어 선행 요소의 특성뿐만 아니라 중심어 후행 요소도 고려하여 형식화시킨 것으로, 중심어의 복합용언 여부에 따라 일반용언패턴과 본+보조용언패턴으로 구분한다. 부분적인 언어 현상의 처리보다는 실세계에서 사용되는 수많은 문장들에 내재되어 있는 매우 광범위한 언어 현상의 처리를 하기 위해, 구문패턴은 형태소주석 말뭉치(460만 어절)을 대상으로 자동 구축하였다. 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음을 수행한 결과 정확율 83.09%가 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.607-610
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• 2002

패턴에 기반한 자동번역 시스템에 있어서, 번역률을 결정하는 가장 중요한 요소는 패턴의 양과 질이다. 필요한 대량의 패턴을 단기에 구축하기 위해서 패턴 정보 기술상의 잉여성을 줄일 필요가 있다. '하다' 동사는 한국어에서 가장 빈번하게 사용되는 동사 중의 하나로서, 'X를 하다'와 'X하다'의 2가지 구문 구조를 갖는다. 본 논문에서는 동사구 패턴에 기반한 한중 자동 번역 시스템에서 'X를 하다'와 'X하다' 구문간의 상관성을 이용하여 두 구문이 'X하다' 동사에 대한 동사구 패턴을 공유하도록 함으로써 동사구 패턴 구축 시에 정보의 중복 기술을 피하고, 패턴의 적용 범위를 넓힌다. 패턴의 공유로 인해 발생하는 대역문 생성 시의 문제점은, 'X를 하다' 구문에 대응하는 중국어 대역 형태 별로 분류하여 해결함으로써 패턴을 공유하면서도 번역의 질은 유지시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.261-266
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• 1998

본 논문은 보조사로 인해 야기되는 한국어 미지격의 구문관계 중의성 해소를 위한 새로운 기법을 제안한다. 기존의 연구는 수작업으로 얻어진 동사의 의미적 선택 제약을 사용하는 방식과 단어 간의 공기패턴과 빈도를 어휘 레벨에서 추출하여 중의성을 해소하는 방식으로 나뉠 수 있다. 본 논문은 말뭉치에서 어휘 레벨이 아닌 개념패턴과 격의 분포 값을 자동으로 추출하여 미지격의 구문관계를 결정한다. 개념패턴과 용언의 격 분포 정보를 적용하여 구문분석 단계에서 실험한 결과, 본 논문이 제안한 방법은 92%의 미지격 결정 정확율을 보였다. 개념패턴은 지식의 저장공간을 줄이고 격 결정 범위를 확장할 수 있기에 범용 구문분석 시스템으로의 확장을 가능하게 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.627-635
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• 2008

An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.