• 인지과학
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• 제9권1호
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• pp.41-46
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• 1998

이 논문에서는 뇌졸중으로 인한 Broca 유형의 실어증 환자가 회복 초기와 회복이 진행됨에 따라 발화하는 서술어의 논항 구조적 속성이 정상 언어 집단의 서술어 분포와 어떻게 다르며, 또한 편으로는 전도 실어증 환자의 서술어 분포와는 어떻게 다른지 세 환자와, 조건이 비슷한 정상인의 자유 발화 산출 자료를 분석하여 비교한다. Broca 유형 실어증 환자가 발화하는 서술어 중에서 비대격 동사가 차지하는 비율을 언어간 비교해 본 결과, 영어 실어증 환자의 경우에는 계사가 아닌 비대격 동사에 심한 어려움을 겪어 거의 산출되어 못하는 것으로 나타난 반면(Kegl 1995), 한국어 실어증 환자의 경우에는 별다른 어려움을 겪지 않는 것으로 나타났다. 이에 대한 설명으로 영어의 비계사 비대격 구문에서는 d-구조와 s-구조 사이에서 동사에 상대적인 논항 이동이 일어나는 데 반해, 한국어에서는 격 부여라는 동기로 유발되는 그러한 논항 이동이 없거나, 설사 있더라도 공허하기(vacuous) 때문에 비문법적 실어증 환자들이 어려움을 느끼지 않으리라는 제안을 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.366-374
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• 2013

본 논문에서는 한국어 구문분석에서 발생하는 중의성을 해결하기 위하여 구간분할 방법과 논항정보를 사용하여 개선한 구문분석시스템을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 구문분석 시스템은 어절대신 형태소를 입력으로 사용하고, 또한 주어진 형태소에 대하여 가능한 모든 구문 분석 구조를 생성하는 알고리즘을 사용한다. 따라서 많은 중의성을 포함한 구문 분석 결과를 생성한다. 이러한 중의성 구조 결과를 해결하기 위하여 세 가지 방법을 사용했다. 첫째 방법은 형태소분석 결과에서 중의성을 제거하는 방법이고 두 번째는 구문 분석시 구간 분할하는 방법, 세 번째 방법은 논항정보를 이용하는 것이다. 이러한 방법을 사용하여 많은 중의성을 제거할 수 있었다. 실험을 통하여 약 53%의 중의성을 제거할 수 있었음을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.134-138
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• 2003

본 연구는 언어학의 학파를 떠나 주목받고 있는 논항변이의 현상을 통사 ㆍ 의미론적으로 분석하고자 하였다. 논항변이의 현상을 동사의 특성에 따라 분류한 Levin(1993)을 기초로 Dowty의 의미론적인 해석을 시도하였다. 통사적으로 동일한 구조를 보이는 문장에서 동사의 논항이 바뀌면 의미의 변화가 있는 경우가 연구의 초점이 되고 있다. 의미변화가 초래됨을 기초로 각 동사의 유형을 통사적으로 분류하는데 그치지 않고, 그 부류의 문장들의 의미가 어떠한 영향을 받게 되는가를 고찰하였다. 우선 논항변이 현상을 보이는 동사를 Touch형, Hit형 Cut형, 그리고 Break형 동사로 분류하고 각 동사가 보이는 논항변이 현상에 따라 Middle alternation, Body-part possessor Ascension, Conative Alternation에 각각 어떻게 나타나는지를 점검한다. 이러한 분류에 기초하여 각각의 alternation에 의미론적인 해석을 하고자 시도한 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.227-232
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• 2020

본 논문은 의미역 주석(Semantic Role Labeling) 자원인 FrameNet을 준구어 말뭉치인 드라마 대본에 주석하는 과정과 주석 결과에 대해 서술한다. 본 논문에서는 프레임 - 프레임 논항 구조의 주석 범위를 한 문장에서 여러 발화로 이루어진 장면 (Scene) 단위의 대본으로 확장하여 문장 내에서 생략된 프레임 논항(Null-Instantiated Frame Elements)을 장면 단위 대본 내의 다른 발화에서 복원하였다. 본 논문은 프레임 자동 분석기를 통해 동일한 드라마의 한국어, 영어 대본에 FrameNet 주석을 한 드라마 대본을 선발된 주석자에 의해 대상 어휘 적합성 평가, 프레임 적합성 평가, 생략된 프레임 논항 복원을 실시하고, 자동 주석된 대본과 주석자 작업 후의 대본 결과를 비교한 결과와 예시를 제시한다. 주석자가 자동 주석된 대본 중 총 2,641개 주석 (한국어 1,200개, 영어 1,461개)에 대하여 대상 어휘 적합성 평가를 실시하여 한국어 190개 (15.83%), 영어 226개 (15.47%)의 부적합 대상 어휘를 삭제하였다. 프레임 적합성 평가에서는 대상 어휘에 자동 주석된 프레임의 적합성을 평가하여 한국어 622개 (61.68%), 영어 473개 (38.22%)의 어휘에 대하여 새로운 프레임을 부여하였다. 생략된 프레임 논항을 복원한 결과 작업된 평균 프레임 논항 개수가 한국어 0.780개에서 2.519개, 영어 1.290개에서 2.253개로 증가하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-4
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• 1999

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.221-224
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• 2014

의미 표지 부착 작업은 구문 표지 부착된 문장의 술어-논항 구조를 파악하여 논항에 적절한 의미역을 부착하는 과정이다. 이 작업을 통하여 생성되는 의미 표지 부착 말뭉치는 의미역 결정에 있어서 절대적으로 필요한 자원이 된다. 의미 표지 부착 말뭉치로는 세계적으로 PropBank가 널리 활용되고 있는데 이를 한국어에 적용시키기 위해서는 PropBank 의미역과 Sejong 의미역 간의 자동 변환이 필요하다. 이전에 제안되었던 이종 의미역 간의 자동변환 방법에서는 명사 계층의 구조 정보를 반영하지 않았다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보강하기 위하여 명사 계층구조를 반영하여 한국어 PropBank 의미역을 Sejong 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 PropBank와 Sejong의 맵핑관계 중에서 1:N으로 맵핑되는 PropBank 의미역을 기준으로 명사 계층구조에서 변환 대상 의미역을 가지고 있는 단어와 변환 후보 의미역을 가진 단어들의 개념번호를 뽑아 두 단어 간의 거리를 측정한다. 그리고 레벨 당 가중치를 주어 유사도 계산을 하여 유사도가 적은 값으로 의미역을 자동 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 0.8의 성능을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.261-268
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• 2007

본 논문에서는 세종전자사전의 정보를 활용하여 논항 결합의 정확도를 향상시키는 한국어 구문분석 모델을 제안한다. 구문분석 과정에서 노드간의 결합 가능성을 계산할 때, 세종전자사전 동사사전의 격틀 정보, 논항 제약 정보와 명사사전의 의미부류 정보를 활용하여 가산점을 부여하여 사전의 내용과 일치하는 결합이 선호되도록 하였다. 이 과정에서 구조적 오류를 해결할 수 있었고, 결합에 참여하는 동사와 명사의 의미 중의성도 해소할 수 있었다. 평균 13어절 길이의 실험용 문장 50개를 대상으로 실험한 결과, 35% 정도의 오류 감소 효과를 볼 수 있었다. 또한 구문분석 결과 정보를, 전자 사전에 기술된 정보의 완결성을 시험하고 보완하는 데에도 활용하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.555-562
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• 2016

의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.