• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-138
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• 2013

본 논문에서는 의존구조 분석 결과로부터 구문 레이블을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 의존 구조 분석 결과의 의존소-지배소 쌍에 대해 자질을 생성하고, 문장 단위로 CRFs를 이용하여 구문 레이블을 부착한다. 실험을 통해 90.8%의 정확도를 보였고, 구문 레이블이 없는 의존구조 시스템의 후처리로 사용 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.235-244
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• 2004

본 논문에서는 한국어 구문 분석 및 구문 트리 표현을 위한 복합 레이블 생성 방법을 제안한다. 기존의 구문 트리 표현에서는 미리 정의된 구문 트리 레이블을 사용하여 구문 정보를 표현하였다. 본 논문에서는 이진 규칙하에서 품사태그 정보만을 이용하여 구문 레이블을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 제안된 구문 레이블은 두 개의 하위 구성체의 품사정보를 적절히 구성하여 형성되며, 동시에 현 구성체의 상태 및 역할 정보를 표현할 수 있도록 고안되었다. 이와 같이 함으로써 품사태그 정보가 가지고 있는 정보를 그대로 구문 트리에 반영시킬 수 있었다. 또한, 품사 정보와 이진규칙만을 이용하여 구문 트리를 표현하기 때문에, 다양한 구문 규칙을 채택하고 있는 서로 다른 구문 분석기의 결과를 정규화 하는 데 적용할 수 있을 것이며, 일본어와 같은 다른 언어에도 쉽게 적용 가능하다. 약 31,080 문장에 대한 구문 분석의 결과, 79.30%의 정확도를 얻을 수 있었으며, 이는 제안된 구문 트리 표현 방법이 구문 분석기의 효율에도 좋은 영향을 미침을 보이는 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.207-212
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• 2009

한국어 문장의 구조 및 격 레이블 분석을 위해서 SVM 모델을 이용하여 얻어진 전역 및 지역 정보 통계 모델에 기반한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 후방 beam search 알고리즘을 이용하여 부분 구문 분석을 하는 과정에서 지역 의존 정보를 사용하였고 이렇게 구성된 문장의 후보 구조에 대해서는 전역 정보 모델를 사용하여 최적의 문장 구조 및 격 레이블을 분석하였다. 제안하는 방법은 지역이나 전역 중 한 개의 모델만을 사용할 때 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다. 지식 DB 사업의 한국어 의존 구문 분석 말뭉치를 이용하여 실험한 결과 전역 정보나 지역 정보만을 사용한 결과보다 각각 1.2%, 3.3% 높은 79.1%의 문장 구조 및 격 레이블 분석 정확률을 나타냈고 전역 정보만을 사용할 때보다 약 76배 이상의 빠른 속도 향상을 보였다. 향후 연구로는 지배소 단위, 구 묶음 단위 등으로 통계 정보를 세분화하여 좀더 높은 성능 향상을 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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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.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.822-831
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• 2017

본 논문에서는 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습은 두 개 이상의 문제를 동시에 학습시켜 성능을 향상시키는 방법으로, 본 논문에서는 이 방법에 기반한 포인터 네트워크를 이용하여 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 어절 기반의 의존 구문 분석에서 형태소 기반의 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 수행하기 위하여 입력 기준 5가지를 정의하고, 성능 향상을 위하여 fine-tuning 방법을 적용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 91.79%, LAS 89.48%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2021

본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.14-19
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• 2016

본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.14-19
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• 2016

본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존 경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착 모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.300-304
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• 2016

본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 순차열 분류 문제(Sequence Labeling Problem)가 아닌 순차열 변환 문제(Sequence-to-Sequence Learning)로 접근하였고, 구문 분석 단계와 자질 설계가 필요 없는 End-to-end 방식으로 연구를 진행하였다. 음절 단위의 RNN Search 모델을 사용하여 음절 단위로 입력된 문장을 의미역이 달린 어절들로 변환하였다. 또한 순차열 변환 문제의 성능을 높이기 위해 연구된 인풋-피딩(Input-feeding) 기술과 카피넷(CopyNet) 기술을 한국어 의미역 결정에 적용하였다. 실험 결과, Korean PropBank 데이터에서 79.42%의 레이블 단위 f1-score, 71.58%의 어절 단위 f1-score를 보였다.