• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.3
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• pp.366-374
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• 2013

One of the most important problems in syntactic analysis is syntactic ambiguities. This paper proposes a parsing system and this system can reduce syntactic ambiguities by using segmentation method and argument information method. The proposed system uses morphemes for the input of syntax analysis system, and syntactic analysis system generates all possible parse trees from the given morphemes. Therefore, this system generates many syntactic ambiguity problems. We use three methods to solve these problems. First is disambiguation method in morphological analysis, second is segmentation method in syntactic analysis processing, and the last method is using argument information. Using these three methods, we can reduce many ambiguities in Korean syntactic analysis. In our experiment, our approach decreases about 53% of syntactic ambiguities.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.11 no.1
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• pp.25-32
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• 2000

Korean passive verbs are derived from their corresponding active verbs by suffixation or by adding endings and auxiliaries to their stems. Therefore. we assume p passive verbs share some lexical informations with their active counterparts. This paper extending the Generative Lexicon theory of Pustejovsky (995). aims to characterize the argument realization patterns of Korean passive verbs focusing on the case alternation a and to propose their lexical semantic structures which account for the syntactic behavior.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.102-104
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• 2016

하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.121-127
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• 2000

지금까지 상호 표현(reciprocal expressions)이나 상호성(reciprocity)의 개념에 대한 연구는 영어의 'each other'를 중심으로 이뤄졌다. 그런데 한국어의 상호 대명사 '서로'는 'each other'와 달리, 그 자체로 배분성(distributivity)을 갖지 않는다. 오히려 다양한 배분 표현들과 공기함으로써 상호성을 구체화한다. 특히, 배분적 양화사는 상호 표현이 쓰인 문장에 강한 상호성(strong reciprocity)을 부여한다. 이외에도 한국어의 상호성 실현에는 함께 쓰인 술어가 중요한 역할을 한다. 우선, 술어가 대칭적(symmetric)이거나, 상호 대명사(reciprocal)'서로'를 논항으로 취하면, 문장은 일차적으로 상호성을 갖게된다. 또한, 술어가 반가법(anti-additive)함수로서의 의미 특성을 갖는 경우는, 논항이 복수 연접 명사구로 구성되었을 때, 논항을 그룹(group)으로 해석하는 것을 선호한다. 본고는 상호성 술어(reciprocated predicates)와 배분적 양화사의 의미 기여를 중심으로, 한국어 상호 표현의 다양한 의미·통사적 특징을 밝히는 것을 목표로 하며, 이를 통해 상호성의 개념이 고정적이거나 문맥에 따라, 임의로 정해지는 무질서한 것이 아니라, 함께 쓰인 배분적 양화사나 술어의 의미 특성에 따라 합성적으로(compositionally) 실현되는 것임을 보이고자 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.158-164
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• 2007

한국어는 한 어절이 한 개 이상의 형태소로 이루어졌으며, 이 때문에 지역 중의성이 발생한다. 대부분의 선행 연구에서는 이러한 지역 중의성을 배제하거나, 태거를 사용하여 지역 중의성을 제거해왔다. 본 연구에서는 문장의 모든 형태소 분석에 대해 구문분석을 시도하며, 중의성을 제거하고자 적용된 의존문법 규칙과 구 묶음, 부사 하위범주화, 논항 정보 사전 이용 등의 다양한 기법을 설명하고, 구문분석 성능을 실험으로 나타낸다. 특히, 말뭉치마다 논항 정보 사전을 따로 구축하는 번거로움을 피하고자 한국어 어휘의미망을 사용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.102-104
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• 2016

하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.11-14
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• 2015

의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 구구조 정보와 의존 구조 정보 등의 다양한 자질에 대한 실험이 있었다. 논항은 구문 구조에서 얻을 수 있는 서술어와 논항 관계에 많은 영향을 받지만 구문 구조가 변경되어도 변하지 않는 논항의 의미로 인해 의미역 결정에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank 말뭉치와 직접 구축한 의미역 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하였다. 본 논문에서는 이전에 연구된 구문 정보와 그 외의 자질들에 대한 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 자질들의 성능을 검증하기 위해 CRF를 사용하였고, 제시된 새로운 자질을 사용하여 논항의 인식 및 분류에서 76.25%(F1)의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.143-148
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• 2014

본 논문은 한국어 문장의 서술어와 공기관계에 있는 논항들의 의미관계를 결정하는 데에 목적이 있다. 본 논문에서는 의미역을 결정하기 위해 기존에 구축된 세종구구조말뭉치를 모단위로 하여 표준국어대사전의 문형을 적용하였다. 또한 의미역을 결정하기 위해 기존 언어학 이론에서의 의미역을 정리하여 광범위한 의미역 판별기준을 세우고 이를 실제 말뭉치에 적용함으로써 자연언어적 처리가 가능하도록 정리하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.316-323
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• 1999

동사의 다의성은 결합되는 어휘에 따른 의미확장으로 설명된다. 본고에서는 한국어 지각동사의 기본의미가 갖는 논항관계를 바탕으로 코퍼스를 이용하여 다른 어휘와의 연여관계를 관찰함으로써 공기하는 어휘를 체계화시키고 기본의미와 의미확장의 실제 사용빈도를 조사하는데 그 의의가 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.1
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• pp.85-92
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• 2010

A shallow semantic parsing system analyzes the relationship that a syntactic constituent of the sentence has with a predicate. It identifies semantic arguments representing agent, patient, instrument, etc. of the predicate. In this study, we propose a two-phase shallow semantic parsing model which consists of the identification phase and the classification phase. We first find the boundary of semantic arguments from partial syntactic parsing results, and then assign appropriate semantic roles to the identified semantic arguments. By taking the sequential two-phase approach, we can alleviate the unbalanced class distribution problem, and select the features appropriate for each task. Experiments show the relative contribution of each phase on the test data.