• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.202-206
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• 2009

의존 구조 분석의 중요성이 커지면서 의존 구문 분석에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 이와 함께 기존의 의존 구조 분석기를 통합하려는 연구도 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 여러 개의 구문 분석 결과들로부터 새로운 구문 분석 결과를 만들어 내는 기존 연구들과는 다르게, 입력문장의 특성을 사용해서 사용할 의존 구조 분석기를 미리 선택하는 새로운 의존 구조 분석기 통합 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기계학습과 규칙을 함께 사용하는 하이브리드 형태로 의존 구조 분석기를 선택하는 방법을 설명하고, 이 방법을 두 쌍의 의존 구조 분석기 통합에 적용하고 성능 향상이 있었음을 보인다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.10
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• pp.636-646
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• 2015

In information society, the need to detect document duplication and plagiarism is increasing. Many studies have progressed to meet such need, but there are limitations in increasing document duplication detection quality due to technological problem of natural language processing. Recently, some studies tried to increase the quality by applying syntatic-semantic analysis technique. But, the studies have the problem comparing syntactic-semantic trees. This paper develops a syntactic-semantic tree comparator, designs and implements a discriminator of similar documents using the comparator. To evaluate the system, we analyze the correlation between human discrimination and system discrimination with the comparator. This analysis shows that the proposed discrimination has good performance. We need to define the document type and improve the processing technique appropriate for each type.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.23-28
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• 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
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• 2002.10e
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• pp.163-168
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• 2002

오늘날 자연어 구문 분석 기술은 만족할 만한 수준에 도달하지 못하고 있고 한국어 구문분석 기술 역시 만족할만한 수준과는 거리가 멀다. 특히 문장의 길이가 긴 문장의 경우 구문분석기가 너무 많은 계산 량으로 인해 제대로 동작하지 못하는 경우가 빈번히 발생하고, 비록 구문구조 결과를 내더라도 정확도가 낮은 경우가 많다. 그 이유는 문장의 길이가 길어질수록 중의성이 매우 증가하여 많은 수의 구문분석 결과가 가능하기 때문이다. 이 중에서 정확한 구문구조를 선택하는 문제는 매우 어려워서 기존의 긴 전체 문장에 대한 구문구조를 한번에 계산하려는 시도는 앞으로도 계속 좋은 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 우리는 문장의 길이에 상관없이 항상 안정적으로 결과를 내며, 구문분석에 소요되는 시간이 비교적 짧고, 정확도 역시 높은 구문분석기를 개발하고자 한다. 이를 위하여 전체 문장을 여러 개의 구간으로 분할하여 각 구간을 독립적으로 구문 분석한다. 그 다음 각 구간의 결과를 통합하여 전체 문장에 대한 결과를 생성하는 기법을 택하였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.21 no.6
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• pp.83-92
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• 2018

The subjective question is appropriate for evaluation of deep thinking, but it is not easy to score. Since, regardless of same scoring criterion, the graders are able to produce different scores, we need the objective automatic evaluation system. However, the system has the problem of Korean analysis and comparison. This paper suggests the Korean syntactic analysis and subjective grading system using the syntactic-semantic tree comparator. This system is the hybrid grading system of word based and syntactic-semantic tree based grading. This system grades the answers on the subjective question using the syntactic-semantic comparator. This proposed system has the good result. This system will be utilized in Korean syntactic-semantic analysis, subjective question grading, and document classification.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.285-288
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• 2008

최근의 구문분석 연구는 컴퓨터 성능 향상과 사용 가능한 대량의 구문분석 말뭉치 증가, 견고한 기계학습 기법 개발 등에 힘입어 통계적인 모델 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존에 개발된 다양한 기계학습 기법 중 ME(Maximum Entropy) 모델과 SVM(Support vector machine) 모델을 이용한 한국어 구문분석 방법을 제안한다. 국어정보베이스(KIBS) 구문분석 말뭉치를 가지고 실험한 결과 SVM 모델을 이용한 한국어 구문분석기가 기존의 확률 기반 통계적 한국어 구문분석기의 성능보다도 최대 1.84% 높은 87.46%의 의존관계 결정 정확률을 보였다. 추후 언어지식을 반영한 다양한 자질들을 이용할 경우 성능 향상이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.379-381
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• 2001

본 논문은 문서요약 시스템의 일부로써 신문기사의 문장을 효율적으로 구문 분석할 수 있는 구문 분석기를 구현한다. 요약의 대상인 신문기사의 문장은 보조동사, 화용조사, 인용동사 등 많은 동사들을 가지며, 이와 같은 동사들은 구문분석을 할 때 많은 문제점을 발생시킨다. 본 논문은 이러한 동사들을 단위화하고, 여기서 발생하는 주어 생략과 모호성 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 그리고 단위화의 결과로 나온 의미적 중심용언을 이용하여 문장의 필수 성분을 추출한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.479-483
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• 1996

본 논문은 구운 분석의 검색 영역 축소를 통한 구문 분석기의 성능 향상을 목적으로 connectionism을 이용한 부분 구문 인식기의 설계와 구현을 기술한다. 본 부분 구문 인식기는 형태소 분석된 문장으로부터 명사-주어부와 술어부를 인식함으로써 전체 검색 영역을 여러 부분으로 나누어 구문 분석문제를 축소시키는 것을 목적으로 하고 있다. Connectionist 모델은 입력층과 출력층으로 구성된 개선된 퍼셉트론 구조이며, 입/출력층 사이의 노드들을, 입력층 사이의 노드들을 연결하는 연결 강도(weight)가 존재한다. 명사-주어부 및 술어부 구문 태그를 connectionist 모델에 적용하며, 학습 알고리즘으로는 개선된 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 사용한다. 부분 구문 인식 실험은 112개 문장의 학습 코퍼스와 46개 문장의 실험 코퍼스에 대하여 85.7%와 80.4%의 정확한 명사-주어부 및 술어부 인식을, 94.6%와 95.7%의 명사-주어부와 술어부 사이의 올바른 경계 인식을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.281-286
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• 1998

구문분석(syntactic analysis)은 형태소 분석된 결과를 입력으로 받아 구문단위간의 관계를 결정해 주는 자연어 처리의 한 과정이다. 그러나 구문분석된 결과는 많은 중의성(ambiguity)을 갖게 되며, 이러한 중의성은 이후의 자연어 처리 수행과정에서 많은 복잡성(complexity)를 유발하게 된다. 지금까지 이러한 문제를 해결하기 위한 여러 가지 연구들이 있었으며, 그 중 하나가 대량의 데이터로부터 추출된 통계치를 이용한 방법이다. 그러나, 생성된 모든 구문 트리(parse tree)에 통계치를 부여하고, 그것들을 순위화하는 것은 굉장히 시간 소모적인 일(time-consuming job)이다. 그러므로, 생성 가능한 트리의 수를 효과적으로 줄이는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 개선된 beam search 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법과 비교한다. 본 논문에서 제안된 beam search 알고리즘을 사용한 구문분석기는 beam search를 사용하지 않은 구문분석기가 생성하는 트리 수의 1/3정도만으로도 같은 구문 구조 정확률을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.11
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• pp.845-850
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• 2010

Incremental parsing has been developed to reuse the parse result of the original string during the parsing of a new string. The previous incremental LL(1) parsing methods precomputed the reusable point information before parsing and used it during parsing. This paper proposes an efficient reusable point computation by factoring the common part of the computation. The common symbol storing method and the distance storing method were previously suggested to find the reusable point, and by combining the methods, this paper gives the storing method of the distance to common symbols. Based on it, an efficient incremental LL(1) parser is constructed.