자연 언어 처리의 구문 구조 분석에서는 수식 관계의 중의성에 의한 많은 구문 구조가 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는데 어휘 정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 중의성을 해소하기 위해 어휘 정보로 부사 수식 정보와 부사 확률 정보를 사용한다. 부사들의 사용과 수식 패턴들을 대량의 말뭉치로부터 조사하고, 수식 패턴들 중 비교적 규칙적인 것들을 부사 수식 정보로, 피수식어의 상대적 위치와 피수식어의 품사에 대한 확률을 부사 확률 정보로 구성하였다. 구문 구조들 중 가장 옳은 구문 구조를 선택하기 위해 부사 수식 정보와 부사 확률 정보를 이용하였고, 구문 분석에서 부사에 의한 중의성을 해소하였다.
본 논문은 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위한 동사의 구문 관계 정보를 이용한 한국어 질의-응답 시스템에 대해 기술한다. 구문 관계 정보는 동사의 원형, 사용 패턴, 각 문장 성분들의 의미 속성, 유의 동사 등의 정보를 담고 있다. 문장 및 구에 대한 구문분석은 구문관계 정보에 나타난 동사에 의존적인 문장 성분들의 의미속성과 동사의 일반적인 사용 패턴을 활용한다. 또한 정답후보 문장들의 구문분석을 위해 구문 관계 정보를 사용하고, 질의문의 격 슬롯(case slot)으로부터 정답을 찾기 위해 구문관계 정보를 사용한다. 실험에서 동사의 구문 관계 정보의 이용이 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위해 한국어 질의-응답 시스템에 효율적으로 활용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 의미분석을 위해서 구문관계와 의미관계를 자동으로 사상하는 규칙을 구축한다. 5 만개의 패턴을 수작업으로 사상해서 학습데이터로 만들고 이의 분석을 통해 규칙을 구축했다. 규칙에서는 의미역 결정을 위해서 가도까와 시소러스를 이용하는데, 본 논문에서는 한일 기계번역사전을 이용하여 추출한 구문 패턴을 대상으로 실험한 결과, 정확률 90%, 적용율 93.5%를 얻었다.
전문가 시스템은 인공지능 분야에서 가장 성공적인 사례로 꼽히고 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템에서 채용하고 있는 핵심기술인 패턴-액션 규칙이 자연어 구문 분석 작업에도 성공적으로 적용될 수 있음을 보이고자 한다. 자연어의 문법 규칙을 전문가 시스템의 생성 규칙 형태로 표현하고, 전문가 시스템의 추론 엔진에서 이용하는 알고리즘(특히 전향 추론 방식)을 이용하여 구문 분석을 진행하도록 한다. 이 방법이 부분 자유 어순과 중심어 후행과 같은 특징을 가진 한국어의 분석에도 적용될 수 있음을 보였다.
일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.
동사패턴은 원시 언어 분석을 위해 동사와 동사의 격성분 및 의미제약을 기술하고, 목적언어 생성을 위해 동사의 대역어 및 격성분들의 생성 위치정보를 기술한다. 이러한 동사패턴의 구축은 시간적, 경제적 부담이 큰 작업이며, 동사패턴 구축의 자동화 혹은 반자동화에 대한 요구는 크다. 본 논문에서는 서술성 명사와 결합하여 동사를 생성하는 접사들인 '-하-, -되-, -받-, -당하-, -드리-'에 대해, 이들 간의 상호 변환 규칙을 이용하여 수동으로 구축된 동사패턴으로부터 새로운 동사패턴을 자동으로 생성한다. 변환 규칙에서는 명사 어휘별 접사 분포 정보와 함께, 접사와 결합된 파생동사의 구문정보가 요구된다. 그러나, 기존의 사전에는 서술성 명사들의 '-하다, -되다' 분포 및 구문정보만이 기술되어 있고, '-받다, -당하다, -드리다'에 대해서는 기술되어 있지 않다. 본 논문에서는 서술성 명사들의 접사 분포 정보 및 구문정보를 파악하고, 이들 간의 상호 변환 규칙을 도출하여 새로운 동사패턴을 생성화는 2단계 작업을 수행한다.
문헌에 존재하는 핵심개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서 는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 합성곱 구문 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 동시에 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 합성곱 구문 트리 커널에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 다양한 테스트컬렉션 기반의 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험결과 구절 구조 정보를 이용하는 합성곱 구문 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 시스템보다 우수한 성능을 보이는 것도 함께 확인할 수 있었다.
본고는 한영번역기 개발을 위한 기초 작업으로 '와/과'구문에 나타나는 여러 가지 패턴을 정리하고 이들 구문에서 보이는 중의성 문제를 해결하고자 하였다. 이러한 작업을 위해서는 자료 수집 및 분석이 우선이기 때문에 코퍼스에서 '와/과'구문을 뽑아서 분석하여 규칙을 마련하였다. 여기에서 사용된 자질연산문법(FCG)은 자연언어처리를 위한 문법으로 변형규칙과 수형도의 개념 없이 자질을 이용한 연산 체계로서 언어처리를 하고자 하는 문법이다. 이 이론을 바탕으로 규칙을 세우고 실제 언어 자료를 뽑아서 테스트를 하여 95%의 성공률을 보여주었다. 그러나 여기서의 연구는 '와/과'구문의 처리를 위한 가장 뼈대가 되는 기초연구이며, 앞으로 좀 더 많은 처리가 이루어져야 하리라 생각된다.
지식 정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 않은 용어의 수가 폭발적으로 증가하고 있다 이에 따라 용어집을 자동으로 구축하는 작업이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 의학분야 코퍼스에서 주어진 전문용어에 대한 정의문을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선, 정의문의 구문적 패턴과 용어의 어휘구성 패턴을 이용하여 용어의 상위개념을 추정한다. 상위개념별로 구축된 특성 어휘 목록을 이용하여 구문적 패턴으로 뽑힌 문장에 등장하는 어휘의 적합성 여부를 판단하여 정의문을 추출한다. 실험 결과 코퍼스에 정의 정보가 있는 48개의 용어에 대하여 71.43%의 정확률을 보인다.
형태소 해석 결과 생성되는 형태소 옅은 구문 분석을 수행하기에는 적절하지 않은 구문 단위로 구성되어 있는 경우가 많으며 이로 인해 구문 분석기가 불필요한 연산을 수행하여 과도한 구문 트리를 생성하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 한영 자동 번역의 한국어 구문 분석기 성능 향상 및 자연스러운 대역문 생성을 위하여 시간 부사구와 명사구에 대한 구묶음을 위한 구문 분석 전처리 방법을 제안하며 이를 위한 각 구 단위의 대역 패턴을 정의한다. 방송자막 및 매뉴얼 문장을 대상으로 실험한 결과, 각 문장 구문 단위를 평균적으로 26% 정도 감소시킴으로써 불필요한 파스 트리의 생성을 배제하여 구문 분석기의 성능을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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