Annual Conference on Human and Language Technology
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2014.10a
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pp.51-55
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2014
의미역 결정 (Semantic Role Labeling) 은 문장 내의 술어와 이들의 논항들의 의미 관계를 결정하는 과정을 뜻한다. 의미역 결정을 하기 위해서는 대량의 말뭉치와 다양한 언어 자원이 필요한데, 많은 경우에 PropBank 말뭉치가 사용된다. 한국어 PropBank는 다른 언어에 비해 자료가 적어 그것만을 가지고 의미역 결정을 하기에 적절하지 않다. 또한 한국어 의미 분석을 위해서 지금까지는 세종 말뭉치나 의미역이 활용되어 오기도 하였다. 따라서 한국어 의미역 결정에서는 한국어 PropBank 뿐만 아닌 세종 의미역 표지 부착 말뭉치의 구축 역시 요구되는데 말뭉치 구축 작업이 수동 부착 작업이기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이미 구축되어 있는 한국어 PropBank 의미역을 세종 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제시한다. 자동 변환을 위해서는 먼저 PropBank 의미역의 변환 후보 의미역을 구하여 이들 중에서 가장 적절한 의미역으로 변환한다. 자동 변환을 위해서는 크게 3 가지 특징을 활용하는데, 첫째는 변환 대상 논항의 의미 유사성이고, 둘째는 논항과 의미 관계를 가지고 있는 술어, 그리고 셋째는 논항과 결합되어 있는 조사이다. 이 세 가지 특징을 사용하여 정확한 의미역 변환을 위해 술어, 조사의 의미역 결합 확률 테이블을 구축한다.
This paper proposes a model for recognizing sentential paraphrases through Predicate-Argument Tuple (PAT)-based approximate alignment between two texts. We cast the paraphrase recognition problem as a binary classification by defining and applying various alignment features which could effectively express the semantic relatedness between two sentences. Experiment confirmed the potential of our approach and error analysis revealed various paraphrase patterns not being solved by our system, which can help us devise methods for further performance improvement.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.265-271
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1999
이 논문은 한국어 관계관형절(relative adnominal clause)의 전산처리에 적합한 통사 의미 표상 모형을 제시하고, 그 결과를 전산적 구현을 통해서 검증하는 것이 목적이다. 이를 위해 이 논문에서는 다음의 두 가지 문제를 중심으로 관계관형절의 통사 의미 표상과 전산적 구현 문제를 다룬다. 첫째, 관계관형절의 수식을 받는 머리 명사(head noun)는 관계관형절과 모문(matrix sentence)에서 각각 다른 의미역할을 하는 논항이다. 즉, 하나의 논항이 두 개의 의미역을 표상한다. 이 논문의 첫째 과제는 이러한 관계관형절 구문에서 머리 명사의 이중의미역을 표상하는 방법을 모색하는 것이다. 둘째, 관계관형절이 일항술어로 구성될 때, 서술어 단독으로 머리 명사를 수식할 수 있을 뿐만 아니라, 주격중출 구문을 관계화하여 미리 명사를 수식할 수도 있다. 그러나 모든 일항술어가 주격중출 구문을 구성할 수 있는 것은 아니기 때문에 주격중출 구문의 관계화가 가능한 경우와 그렇지 않은 경우를 구별할 필요가 있다. 이 논문의 둘째 과제는 이러한 주격중출 구문의 관계화와 그 표상의 문제를 다루는 것이다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 단순히 기술하는 데 그치지 않고 전산 구현을 통해 문제해결을 제시한다. 이를 위해 구현 도구로 C-언어를 보강하여 개발한 문법개발 도구언어인 말라가(Malaga)를 사용하며, 분석결과를 자질구조(feature structure)로 명시하여 그 타당성을 검토한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.280-287
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1999
동사의 애매성이란 동일 동사 내부에서 공기하는 명사의 상충적 의미의 분포에 의해 발생한다. 이는 동일한 동사라 하더라도 명사의 상위개념, 흑은 개개의 명사에 따라 동사의 의미가 달라진다는 것을 의미한다. 동사의 애매성 해소를 위한 구문의미사전은 동사가 갖는 격틀과 논항에 오는 명사의 단어 집합에 의해 구성된다. 기계용 사전에서의 동사의 애매성이란 명사의 상위개념, 혹은 개개의 명사에 관한 정보가 결여될 때 나타난다. 지금까지의 구문의미사전은 개개의 동사가 갖는 격틀을 중심으로 논합명사의 예만을 제시하거나 명사의 상위개념을 기술하는 형식으로 구성되어 왔다. 이는 형식적인 패턴의 추출에는 유용하지만 대역어 선정을 위한 구문의미사전과 같은 섬세한 의미 정보를 필요로 하는 사전에서는 거의 효력을 발휘하지를 못한다. 다국어를 전제로 한 동사 대역어의 추출을 목적으로 하는 구문의미사전에서는 동사와 공기하는 논항명사의 철저한 추출과 검증에 의한 명사목록의 구축이 애매성 해소와 정확한 동사 대역어의 선정에 전제가 된다. 본 논문에서는 KAIST Corpus를 기반으로 현재 구축 중인 한국어 구문의미사전의 개요와 구축 과정에서 얻어진 방법론을 소개한다. 이 연구개발 결과는 과학기술부 KISTEP 특정연구개발과제 핵심소프트웨어개발 국어정보처리기술개발 중 "대용량 국어정보 심층 처리 및 품질 관리 기술 개발"의 지원을 받았다.
Kim Byoung-Soo;Lee Yong-Hun;Na Seung-Hoon;Kim Jun-Gi;Lee Jong-Hyeok
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.4-6
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2006
본 논문은 자연언어처리에서 문장의 서술어와 그 서술어가 가지는 명사 논항들 사이의 문법관계를 의미 관계로 사상하는 즉 논항이 서술어에 대해 가지는 역할을 정하는 문제를 다루고 있다. 의미역 결정은 단어의 의미 중의성 해소와 함께 자연언어의 의미 분석의 핵심 문제 중 하나이며 반드시 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구에서는 언어학적으로 유용한 자원인 세종전자사전을 이용하여 용언격틀사전을 구축하고 격틀 선택 방법으로 의미역을 결정한 후. 결정된 의미역들에 대한 확률 정보를 확률 모델에 적용하여 반복적으로 학습하는 부트스트래핑(Bootstrapping) 알고리즘을 사용하였다. 실험 결과, 기본 모델에 대해 10% 정도의 성능 향상을 보였다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.05a
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pp.267-272
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2000
본 연구에서는 한국어의 사·피동문을 실어증 환자가 처리하는 양상에 대하여 살펴보았다. 한국어의 사·피동문은 용언에 파생접사가 붙어 이루어지는 경우와 '-게 하다'나 '-어 지다'와 같이 구문 변형으로 하여, 실어증 환자에게 실험을 하였다. 실험에 참여한 환자는 명칭성 실어증 환자, 이해성 실어증 환자, 표현성 실어증 환자, 전반성 실어증 환자로 구성되어 있다. 본 실험에서는 단어 채워 넣기 과제(word completion task)를 사용하였다. 명칭성 실어증 환자의 경우 피동에서는 처리 오류를 보이는 반면, 사동에는 아무런 문제도 보이지 않았다. 표현성 실어증 환자의 경우, <피동-비변형>에서 오류를 많이 보였다. 이를 통해 한국어의 사·피동은 영어와 달리 통사상의 문제가 아니라는 결론을 내릴 수 있다. 즉 이미 사·피동 접사에 의해 파생된 단어가 어휘부에 저장되어 있고, 각 단어의 논항 정보에 따라 문장이 생성되는 것이다. 표현성 실어증 환자가 피동의 비변형에서 지배적인 오류를 보이는 것은 피동의 비변형이 타동사로서 변형인 피동형에 비해 하나의 논항을 더 취하기 때문이다. 이해성 실어증 환자의 경우 사·피동 생성에 별 어려움을 보이지 않았다. 이는 이해성 실어증 환자가 개별 어휘의 논항 정보에 손실을 적게 입고 있음을 시사하는 결과이다. 본 연구에서는 서로 다른 유형을 보이는 환자들을 대상으로 한국어의 사·피동의 처리양상을 대조한 결과, 첫재 사·피동은 서로 다른 통사, 의미상의 처리 양상을 보이고 있고, 둘째 파생접사가 결합된 형태로 어휘부에 저장되어 있는 개별 사·피동사에 의해 형성되는 것임을 확인하였다.d CO2 quantity causes flame temperature to fall since at high strain retes diluent effect is prevailing and at low strain rates the products inhibits chain branching. It is also found that the contribution of NO production by N2O and NO2 mechanisms are negligible and that thermal mechanism is concentrate on only the reaction zone. As strain rate and CO2 quantity increase, NO production is remarkably augmented.our 10%를 대용한 것이 무첨가한 것보다 많이 단단해졌음을 알 수 있었다. 혼합중의 반죽의 조사형 전자현미경 관찰로 amarans flour로 대체한 gluten이 단단해졌음을 알수 있었다. 유화제 stearly 칼슘, 혹은 hemicellulase를 amarans 10% 대체한 밀가루에 첨가하면 확연히 비용적을 증대시킬 수 있다는 사실을 알 수 있었다. quinoa는 명아주과 Chenopodium에 속하고 페루, 볼리비아 등의 고산지에서 재배 되어지는 것을 시료로 사용하였다. quinoa 분말은 중량의 5-20%을 quinoa를 대체하고 더욱이 분말중량에 대하여 0-200ppm의 lipase를 lipid(밀가루의 2-3배)에 대하여 품질개량제로서 이용했다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.11
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pp.555-562
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2016
Semantic Role Labeling (SRL) is to determine the semantic relation of a predicate and its argu-ments in a sentence. But Korean semantic role labeling has faced on difficulty due to its different language structure compared to English, which makes it very hard to use appropriate approaches developed so far. That means that methods proposed so far could not show a satisfied perfor-mance, compared to English and Chinese. To complement these problems, we focus on suffix information analysis, such as josa (case suffix) and eomi (verbal ending) analysis. Korean lan-guage is one of the agglutinative languages, such as Japanese, which have well defined suffix structure in their words. The agglutinative languages could have free word order due to its de-veloped suffix structure. Also arguments with a single morpheme are then labeled with statistics. In addition, machine learning algorithms such as Support Vector Machine (SVM) and Condi-tional Random Fields (CRF) are used to model SRL problem on arguments that are not labeled at the suffix analysis phase. The proposed method is intended to reduce the range of argument instances to which machine learning approaches should be applied, resulting in uncertain and inaccurate role labeling. In experiments, we use 15,224 arguments and we are able to obtain approximately 83.24% f1-score, increased about 4.85% points compared to the state-of-the-art Korean SRL research.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.163-166
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2017
딥러닝은 모델이 복잡해질수록 Train 시간이 오래 걸리는 작업이다. Layer Normalization은 Train 시간을 줄이고, layer를 정규화 함으로써 성능을 개선할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 위해 Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델을 제안한다. 실험 결과, Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델은 한국어 의미역 결정 논항 인식 및 분류(AIC)에서 성능을 개선시켰다.
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.
딥러닝은 모델이 복잡해질수록 Train 시간이 오래 걸리는 작업이다. Layer Normalization은 Train 시간을 줄이고, layer를 정규화 함으로써 성능을 개선할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 위해 Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델을 제안한다. 실험 결과, Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델은 한국어 의미역 결정 논항 인식 및 분류(AIC)에서 성능을 개선시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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