• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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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.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.337-343
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• 2000

중한기계번역시스템(MATES/CK)의 구문분석은 1120개의 구문분석규칙과 통계적 정보에 의한 확률기반에 따라 그 문장에 가장 적합한 구문트리를 찾아져 적용되는 방식으로 이루어지고 있다. 기존 구문분석 규칙은 자체에 오류가 많고, 새로운 규칙의 생성도 필요하다. 규칙에 대한 제약조건에도 좀 더 구체적이고 정확성을 높일 수 있는 상태로의 전환이 필요하다. 본 논문에서는 중한기계번역시스템(MATES/CK)의 구문분석의 정확도를 높이기 위하여 구문분석규칙을 수정하는 방법에 관하여 알아보고 그 연구과정을 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.103-107
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• 2017

한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.349-351
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• 2002

XML문서를 작성하는데 있어서 그 규칙이나 DTD에 익숙하지 않은 개발자에게 구문 지향 편집기는 효율적인 환경을 제공해 준다. 이러한 구문 지향 편집기를 생성하는 도구로서 Synthesizer Generator등이 잘 알려져 있는데, 사용자는 Synthesizer Generator를 위해 구문 지향 편집기 생성 정보 표현 언어인 SSL(Syntheizer Specification Language)을 직접 작성해야 한다. 본 연구는 웹 문서 표준인 XML 구문 지향 편집기를 자동 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 XML DTD를 AST 형태로 변경하여DAG(Directed Acyclic Graph)를 추출하는 DAG 변환기, 생성된 DAG를 SSL로 변환하기 위한 DAG 핸들러와 SSL 변환기 모듈 그리고 변환된 SSL을 이용해 XML 구문 지향 편집기를 자동 생성하기 위한 Synthesizer Generator 사창을 포함한다. SSL 변환기는 SSL문서를 자동 생성하기 위한 모듈로서 추상 구문변환 모듈 역 파싱(Unparsing scheme)모듈 변형 규칙(Transformation rule) 표현 모듈로 구성된다. 사용자는 SSL변환기와 Synthesizer Generator의 사용을 통해 SSL을 직접 코딩해야 하는 노력과 불필요한 학습시간을 줄이고 빠르고 정확한 XML 구문 지향 편집기를 생성하므로 효율적인 XML 문서 작성할 수 있다.

• 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.343-350
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• 2002

본 논문에서는 구문패턴을 이용한 반자동 구문분석 말뭉치 구축도구를 제안한다. 일반적으로 구문분석 말뭉치를 구축하는 작업은 문법전문가의 많은 시간과 노력을 필요로 하고 있다. 본 논문은 구문분석 말뭉치를 구축할 때 수작업을 감소시켜 줄 수 있는 도구를 개발하기 위하여, 사용자가 정의하는 자질집합과 신뢰도를 바탕으로 구문패턴을 자동 추출하고 적용하는 방법을 제안한다. 소량의 말뭉치에서 실험한 결과, 구문패턴의 사용은 30%정도의 수작업을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.234-239
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• 2015

2000년대 중반 세종 구구조 구문분석 말뭉치가 배포된 이후 의존 구문분석이 구문분석 연구의 주요 흐름으로 자리 잡으면서 많은 연구자들이 구구조 구문분석 말뭉치를 개별적으로 의존구조로 변환하여 구문분석 연구를 수행하였다. 하지만 한국어 문장의 의존구조 표현에 대한 논의가 부족하여 서로 다른 의존구조로 변환 후 구문분석을 연구함으로써 연구 효율성이 저하되는 문제가 발생하였다 본 연구에서는 이와 같은 문제에 접근하기 위하여 한국어 문장에 대한 의존관계 가이드라인을 제안한다. 그리고 제안하는 가이드라인을 기반으로 구축한 엑소브레인 언어분석 말뭉치(725 문장)에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.457-459
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• 2002

뜻풀이에서 추출한 의미 정보를 이용만 통계시인 방법의 기존 동형이의어 분별 시스템에는 불필요한 의미 정보들을 많이 가지고 있었다. 그리고 동형이의어간의 의미정보가 서로 교차하는 부분이 많아 확률적인 결정에 오류를 발생시켰다. 본 논문에서는 뜻풀이에서 구문패턴을 분석하여 보다 정제된 의미 정보를 추출하였고, 구문패턴에 속하는 어휘들의 하위어를 사전에서 자동 추출하여 부족한 의미 정보를 보완하였다. 또한, 구문패턴으로 분별할 수 없는 일부 동형이의어들은 순환 뜻풀이 망(RDN)을 이용하여 동형이의어를 분별하였다. 이러한 방법으로 동형이의어 분별을 통해 기존 연구보다 8%의 정확률 향상을 가져왔다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.627-635
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• 2008

An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.