• 제목/요약/키워드: 구문 구조

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말뭉치를 이용한 형태소 분석 단계에서의 중의성 해결에 관한 연구

  • 김경서;김대철;정강석;송만석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.36-43
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    • 1991
  • 자연 언어 처리의 효율성은 대량의 정보를 담고 있는 사전을 잘 구성하는 데 있다. 사전을 잘 이용하기 위해서는 입력 어절에 대한 정확한 표제어(원형)를 효과적으로 찾아야한다. 입력 어절에 대한 표제어를 찾는 역할을 하는 형태소 분석기는 한 어절의 정보만 이용하기 때문에 입력 어절을 두 가지 이상의 표제어로 해석할 수 있다. 연세 대학교 사전편찬실이 갖고 있는 연세 말뭉치 I 에 대해 10% 이상의 어절이 두가지 이상으로 분석되는 중의성을 가진다. 이렇게 중의성을 가지는 어절이 그대로 구문 구조 분석기에 전달되면 중의성올 해결하기 위해 구운 구조 분석기의 처리 과정이 복잡해진다. 본 논문은 표제어의 중의성을 보이는 어절을 구문 구조 분석기에게 전달하기 전에 형태소 분석기와 구문 구조 분석기 사이에서 정확한 표제어를 찾는 방법을 제안한다.

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자연어 질의 분석과 검색어 확장에 기반한 웹 정보 검색 (Web Information Retrieval based on Natural Language Query Analysis and Keyword Expansion)

  • 윤성희;장혜진
    • 정보관리학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.235-248
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    • 2004
  • 웹 문서 정색을 위해 키워드와 불리언 연산식을 사용하는 것에 비해 자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 검색 시스템 사용자에게 훨씬 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 사용자가 입력하는 자연어 질의 문장을 구문 분석하고 그 구문 구조에 기반하여 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합 명사를 조합하거나 분할하는 과정을 거치고, 이형 표기 및 축약 표기 용어들에 대해 확장 다중 검색함으로써 웹 정보 검색 시스템의 재현율과 정확도를 높일 수 있다.

표층 구문 타입을 사용한 조건부 연산 모델의 일반화 LR 파서 (Generalized LR Parser with Conditional Action Model(CAM) using Surface Phrasal Types)

  • 곽용재;박소영;황영숙;정후중;이상주;임해창
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권1_2호
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    • pp.81-92
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    • 2003
  • 일반화 LR(Generalized LR, 이하 GLR) 파싱은 선형 스택을 사용하는 전통적인 LR 파싱 방식의 한계를 극복하도록 만들어진 LR 파싱 기법의 하나로서, LR 기법에 여러 가지 매커니즘을 통합하여 자연어 파싱에 응용하는 작업의 토대가 되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 확률적 LR 파싱 기법이 가지고 있는 문제를 개선한 조건부 연산 모델(Conditional Action Model)을 제안한다. 기존의 확률적 LR 파싱 기법은 그래프 구조 스택의 복잡성으로 인해 상대적으로 제한된 문맥 정보만을 사용하여 왔다. 제안된 모델은 부분 생성 파스의 표현을 위하여 표층 구문 타입(Surface Phrasal Type)을 사용하여 그래프 구조 스택에 들어 있는 구문 구조를 기술함으로써 좀 더 세분된 구조적 선호도를 파서에 반영시킬 수 있다. 실험 결과, 어휘를 고려하지 않고 학습한 조건부 연산 모델로 구현된 본 GLR 파서는 기존의 방식보다 약 6-7%의 정확도 향상을 보였으며, 본 모델을 통해 풍부한 스택 정보를 확률적 LR 파서의 구조적 중의성 해결에 효과적으로 사용할 수 있음을 보였다.

클래스 기반의 의미수행코드 명세를 이용한 시각언어 컴파일러 자동 생성 (Automatic Compiler Generator for Visual Languages using Semantic Actions based on Classes)

  • 김경아
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권6호
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    • pp.1088-1099
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    • 2003
  • 의미 수행 코드를 이용한 문법-지시적 변환 방법은 컴파일러 설계자가 원시 언어의 구문 구조에 따라 직접 컴파일러의 후단부를 표현할 수 있는 효과적인 방법으로 텍스트 프로그래밍 언어에서는 컴파일러 구축 방법으로 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 시각언어의 경우에는 통합된 파스 트리 노드 표현 방법의 부족과 구문 구조의 모델링 방법의 결여로 인하여, 의미 수행 코드를 이용한 문법 지시적 변환 방법에 기반을 둔 컴파일러 구축에 어려움이 있다. 본 연구에서 는 Pictorial Class Grammar의 시각언어 구문 정의를 캡슐화 하는 방법과 And-Or-Waiting Graph를 이용한 구문 분석 방법을 기반으로 하여, 구문 요소를 하나의 클래스형태로 구성함으로써, 구문 요소의 표현에 사용되는 의미와 구문의 미 (syntax-semantics)를 분리 할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법에 기초하여 기존 연구들의 문법-지시적 시각언어 컴파일러 구축의 문제점을 극복하고, 구문 명세와 분리된 의미 수행 코드 명세 방법을 제시하여, 유지보수성을 보다 향상시킨 문법-지시적 변환 방법을 이용한 시각언어 컴파일러 자동 생성 방법을 제공한다.

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Sequence-to-sequence 모델을 이용한 한국어 구구조 구문 분석 (Korean phrase structure parsing using sequence-to-sequence learning)

  • 황현선;이창기
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.20-24
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    • 2016
  • Sequence-to-sequence 모델은 입력열을 길이가 다른 출력열로 변환하는 모델로, 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 모델이다. 본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 한국어 구구조 구문 분석에 적용한다. 이를 위해 구구조 구문 트리를 괄호와 구문 태그 및 어절로 이루어진 출력열의 형태로 만들고 어절들을 단일 기호 'XX'로 치환하여 출력 단어 사전의 수를 줄였다. 그리고 최근 기계번역의 성능을 높이기 위해 연구된 Attention mechanism과 Input-feeding을 적용하였다. 실험 결과, 세종말뭉치의 구구조 구문 분석 데이터에 대해 기존의 연구보다 높은 F1 89.03%의 성능을 보였다.

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XML DTD 기반의 구문지향 문서 작성기 (Syntax-Directed Document Editor based XML DTD)

  • 김영철;김성근;최종명
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.67-75
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    • 2004
  • XML은 문서의 정적인 요소나 확장성을 해결할 수 있는 차세대 웹 문서 표준 언어이다. 그러나 XML 구조의 복잡성과 문법의 제약 때문에 일반 사용자는 잘 설계된 (Well-formed) 문서나 유효한 (valid) 문서를 만들기가 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 구문지향 문서 작성기를 설계하고 구현한다. XML 구문지향 문서 작성기는 편집기에 제시되는 구문에 따라 쉽게 문서를 작성할 수 있으며, 작성된 문서는 모두 유효하다(valid) 는 특정을 가지고 있다. 본 편집기는 XML 초보자에게 도움을 줄 수 있으며, XML 문서를 작성하는데 높은 생산성을 줄 것이다.

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Sequence-to-sequence 모델을 이용한 한국어 구구조 구문 분석 (Korean phrase structure parsing using sequence-to-sequence learning)

  • 황현선;이창기
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.20-24
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    • 2016
  • Sequence-to-sequence 모델은 입력열을 길이가 다른 출력열로 변환하는 모델로, 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 모델이다. 본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 한국어 구구조 구문 분석에 적용한다. 이를 위해 구구조 구문 트리를 괄호와 구문 태그 및 어절로 이루어진 출력열의 형태로 만들고 어절들을 단일 기호 'XX'로 치환하여 출력 단어 사전의 수를 줄였다. 그리고 최근 기계번역의 성능을 높이기 위해 연구된 Attention mechanism과 Input-feeding을 적용하였다. 실험 결과, 세종말뭉치의 구구조 구문 분석 데이터에 대해 기존의 연구보다 높은 F1 89.03%의 성능을 보였다.

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투사성과 재탐색을 이용한 결정적 한국어 의존구조 분석의 보정기법 (Correction Method for Korean Dependency Parsing using Projectivity and Re-searching)

  • 박영민;서정연
    • 인지과학
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    • 제22권4호
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    • pp.429-447
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    • 2011
  • 본 논문에서는 투사성의 원칙을 이용해 결정적 한국어 의존 구문분석을 보완하는 방법을 제안한다. 우리는 결정적 의존 구문분석에 투사성의 원칙을 이용하여 의존 구문분석의 오류를 찾아내고 투사성의 원칙을 만족하도록 수정하여 오류를 개선하였다. 제안하는 모델은 기존의 결정적 의존 구문분석에 비해 높은 정확률을 제공하고 결정적 의존 구문분석의 장점을 유지할 수 있다. 또한 우리는 중간 분석결과를 이용한 자질모델을 제안하였다. 우리는 실험을 통하여 제안한 의존 구문분석 모델이 기존의 의존 구문분석 모델들에 비해 성능이 향상됨을 보였다.

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왜 수동구문이 학술적 전문어에서 특히 선호되고 있는가? (Warum werden die Passivkonstruktionen in den wissenschaftlichen Fachsprachen besonders bevorzugt?)

  • 강국진
    • 한국독어학회지:독어학
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    • 제1집
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    • pp.119-139
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    • 1999
  • 일상어는 한 사회의 모든 구성원이 쉽게 이해할 수 있고 사회생활에서 아무런 어려움이 없이 상호간에 의사소통을 할 수 있는 언어의 표현 수단이다. 이에 반하여 학술어는 각각의 전문분야에서 사용되고 있는 언어의 한 형태이다. 학술적 텍스트에서 나타나는 일반적인 특징은 글이 객관적이면서도 명확하게 기술된다는 점이다. 일반독자는 자주 사용되는 전문어휘를 통하여 학술적 텍스트를 가장 쉽게 인식할 수 있으며, 또한 텍스트의 구성에 있어서도 학술적 텍스트가 일반 텍스트와 다르다는 사실을 알 수 있다. 이 외에도 독일어에서는 일정한 문법적 현상들이 학술적 전문어의 요소로서 사용되고 있다. 예를 들면 삼인칭 단수, 부사구, 명사화 경향, 기능동사구의 선호, 수동구문 등등이 있다. 일반적으로 학술적 전문어에 자주 사용되고 있는 문법적 요소 중의 하나가 수동구문이다. 학술어의 요소로서 수동구문이 갖는 언어적 기능은 다음과 같다: 1. 수동구문에서는 일반적으로 행위자가 언급되지 않음으로써 사실이 객관적으로 표현되며, 동시에 행위자의 억제는 언어의 경제성에 기여한다. 2. 경우에 따라서 행위자가 표현될 때, 직접적인 행위의 주체를 나타내는 von-전치사구 혹은 매개체나 원인을 표현하는 durch-전치사구를 통하여 사건을 정확하게 기술할 수 있다. 3. 테마-레마 구조와 관련하여 살펴보면 문장구성 혹은 문장연결을 위한 표현수단으로도 수동구문은 활용된다. 4. 수동구문을 사용함으로써 문체상의 단조롭고 획일적인 점을 회피할 수도 있다. 본 논문은 이와 같이 수동구문이 지니고 있는 언어적 기능을 살펴봄으로써 학술적 전문어의 특징과 전문어를 이해하는데 기여한다.

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순환 신경망 병렬화를 사용한 의존 구문 분석 및 의미역 결정 통합 모델 (Joint Model for Dependency Parser and Semantic Role Labeling using Recurrent Neural Network Parallelism)

  • 박성식;김학수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.276-279
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    • 2019
  • 의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.

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