• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.103-107
• /
• 2017

한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.682-684
• /
• 2018

구문 분석은 문장을 구성하는 단어들 간의 관계를 알아내 문장의 구조를 분석하는 작업이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어지는데 한국어처럼 어순이 자유로운 언어는 의존 구문 분석이 적합하다. 최근 구문 분석은 심층 신경망을 적용한 방식이 중점적으로 연구되고 있으며, 포인터 네트워크를 사용하는 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 포인터 네트워크만으로 구문적인 정보를 학습하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션을 함께 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.

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

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1992.10a
• /
• pp.159-167
• /
• 1992

한국어는 그 자체의 특성 때문에 영어와는 또 다른 형태의 구문적인 애매성을 포함하고 있다. 이와 같은 구문의 애매성을 해결하기 위해서는 여러 가지의 정보가 필요할 것이다. 예를 들면, 품사정보의 세분류, 명사들의 의미 속성정보들이 그것이다. 본 논문은 한국어 문장의 구문적인 애매성을 해결하기에 앞서 먼저 한국어 문장에 어떤 형태의 애매성이 포함되어 있는 지를 조사.분석한 것이다. 본 논문에서는 구문적인 애매성을 효율적으로 분석하기 위한 수단으로 구문 그래프를 이용하였다. 한국어 문장에는 다품사에 의한 애매성, 조사구 부착에 관한 애매성, 복합 체언구에 관한 애매성, 부사구 부착에 관한 애매성, 관형어의 수식 범위에 관한 애매성이 있다. 이들 중에서 복합 체언구에 의한 애매성이 가장 많은 애매성을 가지고 있었다. 즉, 실험 대상문장에서 발생가능한 전체의 애매성의 62%가 복합체언구에 관한 것이다. 따라서 한국어에서는 복합체언구에 관한 구문 구조적인 애매성 해소가 가장 우선적으로 해결해야 할 과제이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2008.10a
• /
• pp.23-28
• /
• 2008

한국어 처리에서 구문분석기에 대한 요구는 많은 반면 성능의 한계와 강건함의 부족으로 인해 채택되지 못하는 것이 현실이다. 본 연구는 구문분석을 레이블링 문제로 전환하여 성능, 속도, 강건함을 모두 실현한 시스템에 대해서 설명한다. 우리는 다단계 구 단위화(Cascaded Chunking)를 통해 한국어 구문분석을 시도한다. 각 단계에서는 어절별 품사 태그와 어절 구문표지를 자질로 사용하고 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용하여 최적의 결과를 얻는다. 98,412문장 세종 구문 코퍼스로 학습하고 1,430문장(평균 14.59어절)으로 실험한 결과 87.30%의 구문 정확도를 보였다. 이 결과는 기존에 제안되었던 구문분석기와 대등하거나 우수한 성능이며 기존 구문분석기가 처리하지 못하는 장문도 처리 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2002.10e
• /
• pp.343-350
• /
• 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
• /
• 2006.10e
• /
• pp.140-147
• /
• 2006

한국어 문장은 하나 이상의 용언으로 인해 구문 분석 과정에서 다양한 구문 모호성이 발생한다. 이들 중 대부분은 내포문의 수식 범위로부터 발생되는 구 부착의 문제 때문이다. 이런 구운 모호성은 내포문의 범위를 정해서 하나의 구문 범주의 기능을 가지도록 하면 해결할 수가 있다. 본 논문에서는 내포문의 범위를 정하기 위해서 문형과 한국어의 구문 특성을 이용한다. 먼저, 내포문에 있는 용언의 문형 정보가 가질 수 있는 필수격을 최대로 부착하여 내포문의 범위를 정해서 단문으로 분할한다. 그리고 한국어의 구문 특성을 이용해서 분할된 내포문의 기능을 하나의 구문 범주인 체언구나 부사구로 변환한다. 이렇게 함으로써 복합문의 구성 형태가 단문 구조로 변환되기 때문에 내포문의 범위에 의한 구 부착의 문제가 쉽게 해결된다. 이것을 본 논문에서는 내포문의 단문 분할이라고 한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 432 문장을 실험한 결과 문형과 단문 분할을 이용하지 않은 방범보다 구문모호성이 87.73% 감소되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2015.10a
• /
• pp.234-239
• /
• 2015

2000년대 중반 세종 구구조 구문분석 말뭉치가 배포된 이후 의존 구문분석이 구문분석 연구의 주요 흐름으로 자리 잡으면서 많은 연구자들이 구구조 구문분석 말뭉치를 개별적으로 의존구조로 변환하여 구문분석 연구를 수행하였다. 하지만 한국어 문장의 의존구조 표현에 대한 논의가 부족하여 서로 다른 의존구조로 변환 후 구문분석을 연구함으로써 연구 효율성이 저하되는 문제가 발생하였다 본 연구에서는 이와 같은 문제에 접근하기 위하여 한국어 문장에 대한 의존관계 가이드라인을 제안한다. 그리고 제안하는 가이드라인을 기반으로 구축한 엑소브레인 언어분석 말뭉치(725 문장)에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.189-194
• /
• 2021

자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.546-548
• /
• 2019

구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.