• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.285-291
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• 2000

필수적/수의적 논항의 이분법적 구분과 이에 따라 정문/비문을 논하는 것이 언어학과 자연어처리학에서 정설로 인정되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 논항의 생략 현상과 왜 이러한 생략이 발생하는지에 대해 인지적인 관점에서 살펴봄으로써 기존의 이분적 개념들이 구문분석에 적합치 않음을 지적하였다. 그리고 이러한 문제점을 해결하기 위해 원형이론(prototype theory)을 도입하여 '필수적 논항도'와 '확률적 격구조'란 개념을 제안하였다. 이러한 개념들이 자연어처리의 구문분석에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.209-218
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• 1991

작업 기억내에서의 통사처리과정을 살펴보기 위해 생략어를 포함하는 네가지 유형의 대등 연결문을 마지작 단어 읽기 과제를 통해 비교하였다. 특히 통사과정에 관한 설명으로 제시되는, 근접 가설, 작업 기억 가설, 최근 필러 이용 가설의 상대적 설명의 효율성을 검증하고자 하였다. 실험 결과는, 주어가 공통논항인, 표준 어순의 연결문이 다른 세 유형의 연결문보다 이해 시간이 빨랐다. 이 결과는 어느 한 가설로는 설명될 수 없으며, 대안적인 설명으로 작업 기억내에서 이용 가능한 여러 정보의 상호 제약에 의해 이루어짐을 논의 했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.198-201
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• 2015

의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 UPropBank 격틀 사전과 UWordMap의 용언의 하위 범주 정보를 이용하여 의미역을 부착하였다. 실험 결과 80.125%의 정확률로 의미역을 부착하는 성능을 보였다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.9
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• pp.946-953
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• 2017

Semantic Role Decision defines the semantic relationship between the predicate and the arguments in natural language processing (NLP) tasks. The semantic role information and semantic category information should be used to make Semantic Role Decisions. The Sejong Electronic Dictionary contains frame information that is used to determine the semantic roles. In this paper, we propose a method to extend the Sejong electronic dictionary using word embedding and synonyms. The same experiment is performed using existing word-embedding and retrofitting vectors. The system performance of the semantic category assignment is 32.19%, and the system performance of the extended semantic category assignment is 51.14% for words that do not appear in the Sejong electronic dictionary of the word using the word embedding. The system performance of the semantic category assignment is 33.33%, and the system performance of the extended semantic category assignment is 53.88% for words that do not appear in the Sejong electronic dictionary of the vector using retrofitting. We also prove it is helpful to extend the semantic category word of the Sejong electronic dictionary by assigning the semantic categories to new words that do not have assigned semantic categories.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1376-1384
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• 2016

Computers require analytic and processing capability for all possibilities of human expression in order to process sentences like human beings. Linguistic information processing thus forms the initial basis. When analyzing a sentence syntactically, it is necessary to divide the sentence into components, find obligatory arguments focusing on predicates, identify the sentence core, and understand semantic relations between the arguments and predicates. In this study, the method applied a case frame dictionary based on The Korean Standard Dictionary of The National Institute of the Korean Language; in addition, we used a CRF Model that constructed subcategorization of predicates as featured in Korean Lexical Semantic Network (UWordMap) for semantic role labeling. Automatically tagged semantic roles based on the CRF model, which established the information of words, predicates, the case-frame dictionary and hypernyms of words as features, were used. This method demonstrated higher performance in comparison with the existing method, with accuracy rate of 83.13% as compared to 81.2%, respectively.

• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.6
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• pp.57-78
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• 2002

적용구문(Applikative Konstruktion)은 타동사 구문의 일종이며 적용동사(Applikatives Verb)는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다 적용동사가 자동사에서 타동사화 된 경우면 자동사에서는 없던 직접 목적어를 위한 슬롯이 적용형태소(Applikativmarker)를 통해 생긴다. 타동사에서 적용형태소의 삽입을 통해 변화된 적용동사는 두 개의 직접목적어를 취할 수 있는 동사의 특징을 나타내거나, 동사의 논항구조를 재배열하는 기능을 가진다. '논항구조 재배열'(rearrangement of argument structure)의 가장 전형적인 예는 타동사의 주변적인 참여자(peripherer Partizipant)를 적용동사를 통해 격상(Promotion) 시키는 반면 핵심참여자(zentraler Partizipant)는 격하(Demotion) 되는 구문이다. 즉 비 적용구문의 주변적인 참여자가 적용구문에서는 핵심참여자로서 직접목적어(direktes Objekt)의 통사적 기능을 가지는 것이다. 이러한 현상은 세계 여러 나라 언어에서 찾아 볼 수 있는데 본 논문에서는 독일어, 유카텍마야어, 인도네시아어, 캄베라어를 연구대상으로 삼았으며 이들 각 언어에서 어떤 참여자관계(Partizipantenrelation)가 적용구문의 직접목적어로 표현될 수 있는가를 살펴보았다. 이들 언어에서는 장소(Lokation)>수혜자($Benfizi\"{a}r$) & 수취인(Rezipient) > 동반자(Komitativ) > 기구(Instrument) 등의 순서로 가능하다. 이 것을 페터슨(1999)의 연구결과와 종합하여 살펴보면 적용구문의 직접목적어로 나타날 수 있는 참여자들의 순서는 루라기(2000)에 소개된 참여자의 원인연쇄(Kausale Kette)의 역순과 거의 일치하는 것을 볼 수 있는데 제일 자주 나타나는 참여자를 그 순서대로 보면 다음과 같다: 수혜자($Benefizi\"{a}r$) & 수취인(Rezipient)<장소(Lokation)>동반자(Komitativ) & 기구(Instrument)> 원인(Ursache). 이러한 순서를 우리는 '적용성의 위계'($Applikativit\"{a}tshierarchie$)라 부를 수 있으며 이것을 가능한 많은 언어에 유효한 언어의 보편성 중의 하나가 될 수 있다는 가설을 제기해 본다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.24 no.1
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• pp.25-47
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• 2013

We conducted a psycholinguistic experiment in which participants orally produced sentences using a subject, a dative object, an accusative object, and a verb, provided just before the production. Results of the experiment are twofold: (i) Korean speakers basically produce the dative object earlier than the accusative one if the lengths of the objects are identical. (ii) If there is a length difference between the two objects, though, the longer one strongly tends to be placed before the shorter one, overriding the preference for 'dative-accusative' order. This 'long before short' preference which is generally observed in head-final languages appears to reflect the underlying tendency of the processing mechanism to put the heads of arguments and the predicate as closely as possible, thereby minimizing the cost for the processing of verb-argument structure.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.2
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• pp.107-112
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• 2016

The Sejong Electronic(machine-readable) Dictionary, developed by the 21st century Sejong Plan, contains systematically organized information on Korean words. It helps to solve problems encountered in the electronic formatting of the still-commonly-used hard-copy dictionary. The Sejong Electronic Dictionary, however has a limitation relate to sentence structure and selection-restricted nouns. This paper discuses the limitations of word-sense disambiguation(WSD) that uses subcategorization information suggested by the Sejong Electronic Dictionary and generalized selection-restricted nouns from the Korean Lexico-semantic network. An alternative method that utilized semi-supervised learning, the chi-square test and some other means to make WSD decisions is presented herein.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.324-329
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• 2016

의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 것이다. 최근 의미역 결정 연구에는 의미역 말뭉치와 기계학습 알고리즘을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 순차적 레이블링 영역에서 좋은 성능을 보이고 있는 Bidirectional LSTM-CRFs 기반으로 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델을 제안한다. 제안한 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델은 분포가 고려되지 않은 모델에 비해 2.41%p 향상된 66.13%의 의미역 결정 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.111-116
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• 2016

의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.