본 논문에서는 자질 기반 구 구조 문법 형식의 자연어 문법 개발에 필요한 환경을 제공하는 GrammE를 소개한다. 문법 개발 단계에서는 텍스트 형식의 문법을 인터프리트하여 구문 분석을 하기 때문에 문법 수정 후 바로 문법을 테스트할 수 있어 문법 개발이 용이해 진다. 일단 문법 개발이 끝나면 GrammE에 포함된 문법 컴파일러를 이용하여 C++로 쓰여진 구문 분석기 프로그램을 생성할 수 있다. 이렇게 해서 만들어진 구문 분석기는 구문 분석을 필요로 하는 여러 가지 자연어 처리 시스템에 활용할 수 있다. GrammE는 언어 독립적인 시스템이며, 현재까지 한국어 문법과 중국어 문법을 개발하는 데 사용되었다.
한국어 구문 트리 태깅 코퍼스는 한국어 문장의 구문 구조가 구문 트리 형태로 태깅된 코퍼스이다. 코퍼스 구축은 사람(annotator)에 의하여 수작업으로 이루어지므로, 많은 시간과 인력을 소모하는 작업이다. 그렇기 때문에 코퍼스 구축을 도와주는 구문 트리 태깅 워크벤치는 코퍼스 구축에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 대량의 구문 트리 태깅 코퍼스를 일관되고 빠르게 구축하기 위한 워크벤치 설계시의 고려 사항을 제시한다. 이러한 고려 사항을 기반으로, 다소 정확한 부분에 대한 태깅만을 수행하는 부분 구문 분석, 태깅한 결과에 대한 검증 과정인 일관성 검사, 편한 구문 트리 태깅을 고려한 사용자 인터페이스, 플랫폼 독립적인 구현 등과 같은 워크벤치의 실제 구현에 대하여 설명한다. 또한, 구문 트리 태깅 워크벤치의 앞으로의 연구 방향을 제시한다.
대부분의 한국어 구문 분석은 용언과 명사구 사이의 하위범주화 정보를 이용하여 용언에 대한 명사구의 문법적 역할을 밝히는 방향으로 구문 분석을 시도하였다. 여기에 이용된 용언의 하위 범주화 정보가 단지 자릿수 서술어나 형용사, 자동사, 타동사 등으로 분류하는 수준이었기 때문에 구문 모호성이 많이 발생하고 틀린 문장이 구문적으로 옳기 때문에 옳은 문장으로 인식되는 경우가 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어의 용언에 따른 문장 형태(문형)를 세분류하고 문장에 필수적으로 나타나는 명사구(NP[case])와 수의적으로 나타나는 명사구(NP[case])를 분류하여 분석을 시도하였다. 확장된 PATR II로 문법을 기술하여 동적인 파싱을 쉽게 제어할 수 있도록 하였다. 문형 정보는 한국어의 기본 구조를 자연스럽게 표현할 수 있기 때문에 그 자체를 기계번역을 위한 한국어 문법으로 설정하는 것이 타당하다고 생각된다.
한국어 구문 분석에 적용되어 왔던 의존 문법이나 구구조 문법들은 각각의 장점들만큼 구문 중의성 해결의 어려움과 구구조 기술 한계성 등의 문제점들을 내포하고 있다. 따라서 본 연구는 LTAG(lexicalized tree adjoining grammar)을 기반으로 기존 문법들의 장점들을 수용하는 새로운 구구조 문법 시스템을 제안한다. 이는 기본 트리 프레임, 기본 트리 명시 규칙, 기본 연산 제약 규칙으로 구성되어 있으며 역방향 구문 분석 기법을 이용한다. 끝으로 실험을 통하여 제안하는 시스템의 한국어 구문 분석에 대한 타당성을 보이고자 한다.
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.
언어처리에 통계 확률적인 방법이 도입되면서 현실적으로 상당한 진전이 있었지만 한국어의 경우에는 대부분 형태소 해석과 품사 태깅에 그치고 있다. 본 논문에서는 구문분석 수준에서의 통계적인 한국어 분석에 쓰일 자료 구축으로서의 구문 태깅의 방법론과 그 자동화에 대해 보고한다.
개념기반 분석방법은 발화문에서 발화자가 전달하고자 하는 중요한 부분만을 추출하여 개념어로 대표하여 분석하기 때문에 문장에서 발생하는 불필요한 여러 언어현상을 무시하고 주요 의미만 추출할 수 있는 강건함을 가장 큰 장점으로 갖는다. 한국어는 영어권 언어와는 달리 교착어와 부분 자유 어순의 특징을 가지기 때문에 구문정보를 이용하지 않는 순수 개념 기반의 분석기법을 한국어에 그대로 적용하면 문법의 복잡도가 증가하여 시스템 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서 제시하는 구문정보를 이용한 개념기반의 분석방법은 순수 개념 기반의 분석기법이나 구문정보만을 사용하는 방법보다 모호성이 적고, 문법의 기술이 용이하며, 대화체 처리의 어려운 점들을 상당수 극복할 수 있다. 또한 분석루틴의 skip기능은 자연 발화문의 분석률을 높여주며, 어근으로부터 분리한 어미를 일정한 개념으로 분류함으로써 교착어의 특성으로 인한 문법의 복잡도를 해소하였고, 분석문법으로 부분 자유 어순에 따른 다양한 문장들을 수용할 수 있다.
복합동사의 처리는 기계변역이나 자연어 이해 시스템의 질에 상당한 영향을 주기 때문에 복합동사의 정확한 분석과 처리는 중요하다. 기종의 형태소 분석에서는 복합동사에 대한 처리를 복합 동사를 구성하는 각 용언들에 대한 분석결과를 생성하여 주고 구문분석단계에서 문법규칙을 이용하여 처리함으로써 문법이 커지고 파싱테이블과 심볼테이블이 커져 메모리 효율이 저하되고 형태소 분석에서의 품사 모호성이 구문분석단계에 영향을 주어 구문구조 모호성을 야기하며 복합동사의 정확한 의미를 나타내기 어려운 문제를 가진다. 본 논문은 한국어의 복합동사를 형태소 분석단계에서 처리해 주고 여기에서 처리하기 힘든 복합동사는 사전과 구문분석단계 등의 모듈에서 처리하는 총괄적인 복합동사 처리방법을 제안한다.
한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하는 SOV 구조의 언어이다. 또한, 조사나 어미와 같은 기능어의 발달은 물론 관형절은 내포하는 문장이 주류를 이룬다. 따라서 한국어의 구문분석은 부착에 따른 많은 구문 모호성이 발생하게 된다. 본 논문에서는 조건단일화 기반의 CFG문법을 기술하고 문형을 구문 제약으로 하여 구문모호성을 해결하는 방안을 제시한다. 문형은 한국어의 특성을 용언의 하위범주화에 맞게 재분류한 문장의 구조적 유형을 말한다. 본 논문에서 제안하는 문형은 동사와 형용사를 구분하여 39가지로 설정하였다. 이런 문형 정보를 이용하여 관형형 어미를 갖는 용언이 최대의 정보를 가지도록 함으로써 관형절에서 발생하는 부사 및 체언구 부착의 문제가 해결된다. 또한 문형은 이중주어나 이중 목적어 문장을 처리할 수가 있어 한국어에서 발생하는 많은 구문모호성을 해결할 수 있다.
단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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