• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.334-339
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• 2018

본 논문에서는 기존에 구축되어 있는 구 구조 기반 구문 분석 태그셋을 Universal Dependency 관계 태그 셋으로 변환하는 방안에 대해 논의하였다. 범언어적으로 활용하기 위해 개발된 Universal Dependency의 관계 태그셋을 한국어에 적용할 때에는 범용 POS 태그셋인 UPOS뿐만 아니라 개별 언어의 특성을 반영하고 있는 XPOS를 반드시 참고해야만 한다. 본 연구에서는 Universal Dependency 관계 태그셋을 한국어 구문 분석 태그셋에 대응시키는 과정에서 생기는 문제점들을 '원시 말뭉치 처리 문제'와 '기구축 구문 태그 말뭉치 오류의 문제'로 나누어 지적하고, 이에 대한 해결책을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.358-360
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• 2001

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.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.139-143
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• 2019

본 논문에서 제안하는 구문분석기는 품사 태거를 사용하지 않고 문장에서 나오는 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하는 광범위 의존구문분석기이다. 중의성이 발생할 수 있는 문장에 대해 나오는 모든 후보 구문분석 트리를 출력하며 규칙을 통해 순위화를 진행한다. 또한 문형 정보 말뭉치의 적절한 사용을 위해 이전 연구의 한계점을 극복한 규칙과 알고리즘을 구현하고 문형 정보를 통해 후보 구문분석 트리의 순위화를 강화하였다. 뿐만 아니라 순위화가 어려운 [명사-관형사구] 자질에 대해 문형 정보를 사용하여 순위화를 강화하였다. 그 결과, 1순위의 구문 분석 트리에 대한 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.52% 향상되었고, 후보트리에 대한 평균 정답 순위는 12.2%의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.201-203
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• 1998

한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.514-519
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• 2018

본 연구에서는 세종 구문 코퍼스를 의존 구문 코퍼스로 변환할 때 사용되는 중심어 전파(Head-Percolation) 규칙에 대하여 논의한다. 한국어는 중심어-후위 언어이기 때문에 의존 구문 트리를 구축할 때 지배소를 의존소 뒤에 배치시키는 것을 원칙으로 하였다. 그러나 의존 관계에 있는 단어 사이에 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것이 더 자연스러운 경우가 있다. 본 연구에서는 지배소를 앞쪽으로 배치시키는 것을 허용하는 중심어 전파 규칙을 채택하여 의존 구문 코퍼스를 구축해 보고 중심어 전파 규칙이 구문 분석기의 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. 실험 결과 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것을 허용한 경우, 0.43%의 성능 저하가 있었으나 학습 코퍼스의 일관성을 유지한다면 성능 저하의 차이를 좀 더 줄일 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.682-684
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• 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
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• 2006.10e
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• pp.40-47
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• 2006

본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석을 위한 새로운 확률 모델을 제안한다. 한국어가 자유 어순 언어라 할지라도 지역적 어순은 존재하기 때문에 의존관계를 결정하기 위해 의존하는 두 어절인 의존소와 지배소 사이의 수식 거리가 유용하다는 것은 이미 많은 연구를 통해 밝혀졌다. 본 연구에서는 수식 거리의 정확한 수식 거리의 추정을 위해 지배가능경로 문맥을 이용한 수식 거리 확률 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 구문 분석 성능은 86.9%이며, 기존에 제안된 구문 분석 모델과 비교하여 높은 구문 분석 결과를 보이며, 특히 원거리 의존관계에 대하여 더욱 향상된 성능을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.149-155
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• 1990

MS-DOS 명령을 대신하는 자연어 인터페이스를 연구하였다. 자연어로 입력되는 한국어 문장을 형태소분석, 구문분석, 의미분석, 개념분석을 통해 대응되는 일련의 MS-DOS 명령을 생성한다. 형태소 분석에서는 Tabular Parsing법을 사용하였고, 구문분석에서는 문법적인 수식-피수식 관계를 확대하여 의미상의 수식-피수식 관계를 설정하고 이에 따라 문장을 몇개의 단위로 나눈다. 의미분석에서는 동사와 이들 단위들간의 관계와 단위를 구성하는 어절들간의 관계를 격관계로 설정하여, 개념망(semantic network)으로 문장의 의미를 표현한다. 이 개념망으로부터 MS-DOS 명령을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.327-329
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• 2000

기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분이다. 이러한 구문분석은 다양한 분석 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며, 잘못된 분석 결과를 찾아 내어 삭제하기(pruning)도 어렵다. 본 논문은 구문분석에 필요한 의존문법을 적용하기 이전에, 단위화(Chunking) 방법을 사용하는 것을 제안한다. 이렇게 함으로써, 의존문법에 적용하는 차트의 수를 줄이게 되고, 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한을 가할 수 있으며, 구문분석 속도 또한 빨라지게 된다.