• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.677-680
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• 2004

통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.319-324
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• 1995

한국어에는 주격 표지를 가진 명사가 두 번 이상 나타나는 구문이 자주 나타난다. 이러한 구문을 주격 중출 구문이라고 한다. 주격 중출 구문은 크게 부분-전체 구문, 양화사 유동 구문, 그리고 심리 술어 구문으로 나누어진다. 본고에서는 부분-전체 구문과 양화사 유동 구문은 함수-논항 관계를 이용하여 분석하고, 심리 술어 구문은 의미역할과 자리 이동으로 설명한다. 이러한 것은 의미적 측면과 통사적 측면을 함께 고려한 것으로 좀 더 일관성 있는 설명을 위한 접근이라 하겠다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.2
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• pp.235-244
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• 2004

We propose a format of a binary phrase structure grammar with composite labels. The grammar adopts binary rules so that the dependency between two sub-trees can be represented in the label of the tree. The label of a tree is composed of two attributes, each of which is extracted from each sub-tree so that it can represent the compositional information of the tree. The composite label is generated from part-of-speech tags using an automatic labeling algorithm. Since the proposed rule description scheme is binary and uses only part-of-speech information, it can readily be used in dependency grammar and be applied to other languages as well. In the best-1 context-free cross validation on 31,080 tree-tagged corpus, the labeled precision is 79.30%, which outperforms phrase structure grammar and dependency grammar by 5% and by 4%, respectively. It shows that the proposed rule description scheme is effective for parsing Korean.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.295-298
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• 2010

본 논문에서는 어휘정보를 사용하는 한국어 구문분석 성능과 거의 비슷한 성능을 내는 비어휘정보 한국어 의존 구문분석에 대해서 설명한다. 본 논문에서는 어휘정보를 대신해서 품사정보와 어절 구문태그 정보를 사용하고 CRFs를 사용하여 레이블링 방법으로 구문분석 한다. 자질을 변경하여 어절 처음에 나타나는 용어 정보와 뒤 어절의 용언 정보를 추가하였다. 본 논문에서 제시하는 실험 결과(어절:85.73%, 문장:43.86%)는 현재 최고의 성능을 내는 어휘정보 사용 한국어 구문분석과 비슷하다. 본 논문에서 제안한 비어휘정보 구문분석 방법은 어휘정보 구문분석에 비해 모델 사이즈가 작고 처리방법이 간단하여 쉽게 다른 도메인에 적용이 가능할 것으로 기대한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.2
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• pp.36-42
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• 2004

This paper describes the Korean Question answering system using the syntactic-relation information d verbs to overcome lack of reliable knowledge and linguistic resources. The syntactic-relation information consists d the original form d a verb, usual usage pattern, semantic category of each dependent noun, synonym verbs and passive verbs. We use the syntactic-relation information to parse sentences or phrases with usual usage pattern of the verb and semantic conditions of dependent components on the verb. We also use that information to parse answer candidate sentences, and find an answer from questioned case slot. Our experiments that usage of the syntactic-relation information of verbs to mm lack of reliable knowledge and linguistic resources can be utilized efficiently for the Korean question answering system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.89-94
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• 2003

본 논문에서는 질의문 내에 포함된 동사를 중심으로 한 질의어 확장 및 정답 추출 기법을 이용한 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 질의 응답시스템 전체의 과정에서 동사는 하나의 정보를 표현하는 중요한 요소로 활용하며, 동사에 대한 활용은 구축된 동사구문 사전의 정보를 이용한다. 동사구문 사전은 동사의 일반적인 표층형태와, 각 문장 성분들의 의미속성, 유의동사 등의 정보를 담고 있다. 또한 동사 구문사전의 활용에서의 동사 모호성을 배제하고, 효율을 높이기 위해 약 3만 어휘의 명사 의미 사전을 사용한다. 명사 의미사전은 구문사전 내에 사용된 의미분류로 나누어져 있으며, 유의명사 및 국어사전 상의 뜻 풀이말을 포함하고 있다. 질의문 및 각 후보 문장에 대한 구문분석은 구문사전 내에 나타난 품사 별 의미속성과, 문법 형태소의 격 정보를 이용한 격 구조를 활용하였다. 논문 중에는 일반적인 질의 응답 시스템의 3단계에 맞추어 구문사전 활용 및 구문분석의 수행 단계를 보이고 마지막에 각 기법의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.207-216
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• 1998

본 논문에서는 한국어 구문 해석을 위해 동사 중심의 구문 틀 정보를 구축하고, 나아가 결합 빈도가 높은 명사와의 결합 관계를 하나의 네트워크로 구성하는 구문 해석의 방법을 제안한다. 동사 중심의 구문 틀과 명사의 의미 자질은 구문 해결에서 아주 중요한 역할을 하는 것으로, 구문의 비문 여부를 가리는 데 도움을 준다. 그러나 명사의 의미 자질은 경계가 모호하여 구문의 적격성(wellformedness)을 가리기에는 부족한 점이 많다. 따라서 동사와 명사의 결합 관계를 이용하면 구문의 의미적 적격성을 좀 더 명시적으로 가릴 수 있다. 한국어에서 기본 동사이고, 초등학교 교과서에서 사용된 빈도가 아주 높은 동사 '가다'를 가지고 구체적으로 구문 틀 정보와 결합 명사의 의미 자질 및 결합 관계를 정리하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.189-194
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• 2021

자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.546-548
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• 2019

구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.184-190
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• 2003

이 글은 활용 개념과 수형도를 근간으로 기술되어 온 한국어 문법 모델에 대한 대안으로 표지 개념과 모빌 구조를 제시하고 이를 바탕으로 개발된 한국어 구문분석기의 특성을 소개하고자 한다. 먼저, 조사와 어미를 독자적인 토사 단위인 표지로 처리함으로써 국부 구조의 통사 범주와 문법적 기능을 명확하고 일관되게 구분할 수 있으며, 모빌 구조는 한국어의(상대적) 자유 어순 현상을 효과적으로 기술할 수 있다. 이에 의거한 문법 모형은 언어학적 지식과 구문분석 엔진 사이의 독립성을 향상시킴으로써 향후 구문분석기의 성능 개선을 보다 용이하게 한다. 이 글에서 소개하는 구문분석기는 언어학자에 의해 구축된 지식을 이용한다는 점에서 지식기반적이라고 할 수 있는데 여기에는 동사의 하위범주화 정보, 첨어 유형정보, 의미정보가 핵심적인 언어 지식으로 이용된다. 모빌 구조에 의한 구문분석은 국부 구조를 단순화함으로써 구문적 중의성을 최소화하며, 의미정보는 주어진 술어의 논항적 자격을 검증하는 기준으로 작용하여 구문적 중의성을 감소시키고 정확한 분석을 가능하게 한다.