• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.8-12
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• 2018

구문 분석이란 문장을 단어, 어절, 구 등의 구성 성분으로 분해하고 각각의 구조적 정보를 분석하여 문장의 구조를 알아내는 작업을 말한다. 최근 의존 구문 분석은 심층 신경망을 이용하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 특히 포인터 네트워크를 사용하는 방법은 다른 심층 신경망보다 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 포인터 네트워크의 사용만으로 의존 관계와 의존 관계명을 예측하는 것은 한계가 존재한다. 본 논문에서는 최근 사용하는 단어 표상 방법 별로 비교 실험을 진행하고 의존 구문 분석에서 GloVe의 성능이 가장 좋음을 보인다. 또한 언어 모델을 통한 단어 표상 방법인 ELMo와 멀티헤드 어텐션을 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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• 2000.10d
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• pp.103-109
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• 2000

본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.493-498
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• 1994

기존 철자 검사/교정기들은 한 어절을 구성하는 형태소들의 품사 정도만을 이용하고 있다. 때문에 철자 검사나 교정의 정확도 면에서 한계를 가진다. 본 논문에서는 한국어의 구문적 연관 관계 및 구문 내에 존재하는 단어들 간의 의미적 연관관계 등을 바탕으로 오류 유형을 추정하는 오류 유형 추정 함수를 제안하고, 이를 이용한 철자 교정기를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 오류 유형 추정 함수를 이용한 철자 검사/교정기는 한 어절에 국한되었던 철자 검사/교정의 범위를 여러 어절로 확장하고자 하는 시도의 시발이라 할 수 있다. 따라서 구문 검사 및 의미 검사를 수행하는 문체 검사기의 원형으로서 그 의의를 가진다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.8
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• pp.642-652
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• 2009

In order to improve the performance of the existing relation extraction approaches, we propose a method for combining two pivotal concepts which play an important role in classifying semantic relationships between entities in text. Having built a composite kernel-based relation extraction system, which incorporates both entity features and syntactic structured information of relation instances, we define nine classes of lexical features and synthetically apply them to the system. Evaluation on the ACE RDC corpus shows that our approach boosts the effectiveness of the existing composite kernels in relation extraction. It also confirms that by integrating the three important features (entity features, syntactic structures and contextual lexical features), we can improve the performance of a relation extraction process.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.246-251
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• 2003

한국어의 언어적 특성에 의해 빈번하게 등장하는 명사와 기능어의 나열은 기능어나 연결 구문의 잦은 생략현상에 의해 복합 명사의 출현을 발생시킨다. 따라서, 한국어 분석에서 복합 명사의 처리 방법은 매우 중요한 문제로 인식되었으며 활발한 연구가 진행되어 왔다. 복합 명사의 의미 결정은 복합 명사구 내 단위 명사간의 의미적인 수식 관계를 고려하여 머리어의 선택과 의미를 함께 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 정보 검색의 색인어 추출 방법에서 사용되는 복합 명사구 내의 서술성 명사 처리를 이용하여 복합 명사의 의미 결정을 인접 명사의 의미 공기 정보가 아닌 구문관계에 따른 의미 공기 정보를 사용하여 분석하는 방법을 제시한다. 복합 명사구 내에서 구문적인 관계는 명사구 내에 서술성 명사가 등장하는 경우 보-술 관계에 의한 격 결정 문제로 전환할 수 있다. 이러한 구문 구조는 명사 의미를 결정할 수 있는 추가적인 정보로 활용할 수 있으며, 이때 구문 구조 파악을 위해 구축된 의미 제약 조건을 활용하도록 한다. 구조 분석에서 사용되는 격틀 정보는 동사와 공기하는 명사의 구문 관계를 분석하기 위해 의미 정보를 제약조건으로 하여 구축된다. 이러한 의미 격틀 정보는 단문 내 명사들의 격 결정과 격을 채우는 명사 의미를 결정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 현재 개발중인 한영 기계 번역 시스템 Tellus-KE의 단문 단위 대역어 선정을 위해 구축된 의미 대역패턴인 동사구 패턴을 사용한다. 동사구 패턴에 기술된 한국어의 단문 단위 의미 격 정보를 사용하는 경우, 격결정을 위해 사용되는 의미 제약 조건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.3-7
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• 1995

한국어에서의 명사구 색인을 위한 기존의 방법들은 주로 간단한 규칙을 이용하여 왔고 그 결과 문장에 존재하는 모든 명사구를 추출하지 못했다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 명사구 색인 방법을 제안한다. 하나의 문장은 하나 이상의 개념으로 이루어져 있으므로, 명사구 추출은 개념을 고려하여 이루어져야 바람직하다 문장은 구문적으로 하나 이상의 내포문으로 이루어져 있다. 일반적으로 내포문 단위 내의 용어들이 나타내는 각각의 개념들은 서로 높은 연관성을 가진다. 그러므로 문장이 가지는 개념의 상이성을 내포문의 개념 상이성으로 축소할 수 있다. 문장을 내포문 단위로 분할하기 위하여 의존 문법을 기반한 구문분석과 공기정보를 이용한다. 특히 공기정보는 원거리 의존관계(long distance dependency)를 결정하여 한 내포문에 속함을 밝혀내는 데 도움을 준다. 이러한 내포문 내의 의존관계를 이용하여 명사구를 추출한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.11-14
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• 2015

의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 구구조 정보와 의존 구조 정보 등의 다양한 자질에 대한 실험이 있었다. 논항은 구문 구조에서 얻을 수 있는 서술어와 논항 관계에 많은 영향을 받지만 구문 구조가 변경되어도 변하지 않는 논항의 의미로 인해 의미역 결정에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank 말뭉치와 직접 구축한 의미역 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하였다. 본 논문에서는 이전에 연구된 구문 정보와 그 외의 자질들에 대한 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 자질들의 성능을 검증하기 위해 CRF를 사용하였고, 제시된 새로운 자질을 사용하여 논항의 인식 및 분류에서 76.25%(F1)의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.92-96
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• 2017

딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.4
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• pp.375-382
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• 2008

A protein's subcellular localization is considered an essential part of the description of its associated biomolecular phenomena. As the volume of biomolecular reports has increased, there has been a great deal of research on text mining to detect protein subcellular localization information in documents. It has been argued that linguistic information, especially syntactic information, is useful for identifying the subcellular localizations of proteins of interest. However, previous systems for detecting protein subcellular localization information used only shallow syntactic parsers, and showed poor performance. Thus, there remains a need to use a full syntactic parser and to apply deep linguistic knowledge to the analysis of text for protein subcellular localization information. In addition, we have attempted to use semantic information from the WordNet thesaurus. To improve performance in detecting protein subcellular localization information, this paper proposes a three-step method based on a full syntactic dependency parser and WordNet thesaurus. In the first step, we constructed syntactic dependency paths from each protein to its location candidate, and then converted the syntactic dependency paths into dependency trees. In the second step, we retrieved root information of the syntactic dependency trees. In the final step, we extracted syn-semantic patterns of protein subtrees and location subtrees. From the root and subtree nodes, we extracted syntactic category and syntactic direction as syntactic information, and synset offset of the WordNet thesaurus as semantic information. According to the root information and syn-semantic patterns of subtrees from the training data, we extracted (protein, localization) pairs from the test sentences. Even with no biomolecular knowledge, our method showed reasonable performance in experimental results using Medline abstract data. Our proposed method gave an F-measure of 74.53% for training data and 58.90% for test data, significantly outperforming previous methods, by 12-25%.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.177-180
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• 2001

복합명사의 효율적인 분석은 정보검색 시스템의 성능 향상에 중요한 영향을 미친다. 한국어에서는 복합명사가 다양한 구문적 유형으로 표현된다. 표면적으로 동일하게 표현된 복합명사일지라도 의미적으로는 서로 다르게 나타내거나 여러 개의 단위명사로 분리될 수가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복합명사를 구성하는 단위명사간의 의미적 결합관계를 올바르게 파악하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 의미적 구문관점에서 복합명사의 표층구조와 심층구조간의 의미관계를 기반으로 복합명사 분석시 적용할 수 있는 의미규칙을 도출하는데 있다.