• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.110-115
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• 2000

자연 언어 처리의 구문 분석에서는 중의성 있는 결과가 많이 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는데 어휘정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있으며, 이러한 어휘정보와 이를 이용한 중의성 해소에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 부사에 의해 발생되는 중의성을 해소하기 위해 수식어 사전을 이용하여 구문 분석에서의 구조 중의성을 해소하였다. 수식어 사전의 어휘정보와 대상 말뭉치를 통해 각각의 부사에 대한 문법을 구성하고, 이를 이용하여 한국어 구문구조 분석에서 부사에 의해 발생되는 중의성을 줄일 수 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.26-30
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• 2000

문서를 대표하는 단어를 추출하는 색인어 추출은 정보검색 시스템의 질을 좌우한다. 대부분의 색인어 추출 시스템은 명사를 추출하고 있으며, 가능한 모든 명사를 추출하고 있다. 이러한 방법은 불필요한 단어가 그 문장을 대표하는 색인어로 추출될 가능성이 높으며, 이는 정보 검색 시스템의 효율을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 품사 태깅이나 구문 해석 단계 등을 통해 불필요한 후보를 제거할 수 있지만, 태거를 구축하거나 구문 해석을 위해서는 많은 비용과 시간이 필요하다. 본 논문에서는 구문 형태소 단위의 형태소 해석에 기반한 색인어 추출 방법을 제안한다. 구문 형태소는 통사적/의미적으로 강한 공기 관계를 가지면서 문장에서 하나의 통사적 단위나 자질의 단위로 표현되기 때문에 구문 형태소내에 포함된 단어열들은 대부분 색인어가 될 수 없다. 이러한 방법을 이용하여, 형태소 해석 결과를 이용한 색인어 추출에서 발생하는 색인 오류를 제거함으로써 색인기의 성능을 높이는 방법을 제안한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.157-166
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• 1999

형태소 분석 단계는 자연어 처리 과정의 첫 번째 단계로써 주어진 입력 어절들에 대한 형태소들의 조합을 추출하는 일을 한다. 형태소 분석 시스템의 기본적인 기능은 매우 중요하여 적용되는 형태소 분석 알고리즘에 따라 형태소 분석 시스템의 성능에 영향을 미친다. 그러나 형태소 분석 시스템, 구문 분석 시스템 및 의미 분석 시스템이 연계되어 하나의 자연어 처리 시스템이 구축되는 관점에서는 구문분석 시스템의 부담을 줄여 전체 시스템의 효율을 향상시키기 위하여 구문 분석 시스템의 입력에 적합한 형태소 분석 결과를 생성해주는 일 또한 형태소 분석 시스템의 중요한 역할이라 할 수 있다. 본 시스템은 최장일치법을 이용한 형태소 분석 방법으로 입력 어절에 대한 형태소 분석을 수행하는 동안 분석 후보의 개수를 줄이고 사전 탐색 시간을 줄여준다. 또한 구문분석 시스템의 입력에 적절한 형태소 분석 결과를 생성하여 전체 응용 시스템의 효율성을 향상시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.230-235
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• 1998

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.608-610
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• 2018

한국어 의존 구문 분석(Dependency Parsing)은 문장 어절의 중심어(head)와 수식어(modifier)의 의존관계를 표현하는 자연어 분석 방법이다. 최근에는 이러한 의존 관계를 표현하기 위해 주의 집중 메커니즘(Attention Mechanism)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 결합한 모델들이 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 개선된 Biaffine Attention 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 Biaffine Attention에서 의존성과 의존 관계를 결정하는 방법을 개선하였고, 한국어 의존 구문 분석을 위한 입력 열의 형태소 표상을 확장함으로써 기존의 모델보다 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.15%p 더 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.87-91
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• 2014

일반적인 기계학습 기반의 자연어처리 모듈의 개발에서 자질의 설계와 최적의 자질 조합을 구하는 작업은 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 기술을 전이 기반 방식의 한국어 의존 구문 분석에 적용하여 자질 튜닝 작업에 들어가는 많은 시간과 노력을 줄일 수 있음을 보인다. 또한 딥 러닝을 적용하기 위해 필요한 다양한 단어 표현(word embedding) 모델을 적용하여 최적의 단어 표현 모델을 알아내고, 성능 향상을 위해 최근에 개발된 Drop-out 및 Rectified Linear hidden Unit(ReLU) 기술을 적용한다. 실험결과, 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들보다 높은 UAS 90.37%의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.155-162
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• 2002

본고는 21세기 세종계획의 일환으로 현재 구축 중인 구문 분석 말뭉치의 분석 방안에 대한 연구이다 논의하고자 하는 내용은 첫째, 구문 분석에서의 기본 원칙과 표지의 종류 및 세부 원칙에 대한 것이다. 둘째, 이러한 구문 분석 방안을 마련하는 데 있어 심각하게 고려된 몇 가지 유형의 문제들에 관한 논의이다. 특히 이 문제들은 자연언어처리에서뿐만 아니라 이론적인 국어학의 연구에서도 매우 중요하다. 화자의 직관에 의해서라기보다는 실제 말뭉치 구축 작업을 통해서 그 실체가 확연하게 드러나는 문제들이라는 점에서 이들은 우리의 관심을 끌기에 충분하다. 본고에서는 이러한 문제들이 실제 구문 분석에서 어떻게 발생하고 어떻게 해결될 수 있는지를 보일 것이다.