• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.197-201
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• 2009

이 논문은 영어 문장에서 대명사의 참조해소 시스템을 구현한다. 대명사는 문장에서 반복되는 말 대신에 사용하는 단어이다. 반복되는 말을 선행어라고 하며 대명사는 선행어보다 간결한 형식으로 사용된다. 정보검색이나 정보추출에서 대명사를 그대로 색인하여 검색하면 정확한 정보를 추출할 수 없다. 따라서 대용어가 가리키는 개체를 정확히 파악해서 이 정보를 색인하고 검색하면 정보검색, 정보추출, 질의응답의 성능을 크게 개선할 수 있다. 이 논문에서는 CRF모델을 이용해서 이용하여 영어 문서에서 대명사 참조해결 방법을 제안하고 이를 구현한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1990년도 제2회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.104-111
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• 1990

대명사의 종류에 따른 대명사의 어휘적 특성이 대용어 참조해결에 미치는 효과를 살펴보기 위해서 두개의 실험을 수행하였다. 실험 1에서는 대명사 문장의 읽기시간과 선행어에 대한 어휘판단과제를 통해서 복수가 단수에 비해 읽기시간은 빠르지만, 어휘판단시간은 단수가 빠른 경향을 보였다. 그리고 단수는 애매성에 따라 반응시간의 차이를 보였다. 실험 2에서는 단수가 복수에 비해 어휘판단이 빠름을 반복하였다. 그리고 단수는 여전히 성별단서의 애매성에 대한 차이를 보였다. 이러한 결과는 대용어의 참조해결에 미치는 여러 요인 중에서 대명사의 어휘적 특성이 한 요인임을 증명하였다. 결론적으로 대명사의 종류에 따라 참조해결과정이 다르게 일어 날 가능성과 표상되는 글 모형도 달라질 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.151-154
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• 2020

대명사 참조해결은 문서 내에 등장하는 대명사와 이에 대응되는 선행사를 찾는 자연어처리 태스크이다. 기계 독해는 문단과 질문을 입력 받아 질문에 해당하는 알맞은 정답을 문단 내에서 찾아내는 태스크이며, 최근에는 주로 BERT 기반의 모델이 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이러한 BERT 기반 모델의 성공에 따라, 최근 여러 연구에서 자연어처리 태스크를 기계 독해 문제로 변환하여 해결하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근 여러 자연어처리에서 뛰어난 성능을 보이고 있는 BERT 기반 기계 독해 모델을 이용하여 한국어 대명사 참조해결 연구를 진행하였다. 사전 학습 된 기계 독해 모델을 사용하여 한국어 대명사 참조해결 데이터로 fine-tuning하여 실험한 결과, 개발셋에서 EM 78.51%, F1 84.79%의 성능을 보였고, 평가셋에서 EM 70.78%, F1 80.19%의 성능을 보였다.

• 인지과학
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• 제25권4호
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• pp.417-433
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• 2014

이 연구는 한국인 프랑스어 학습자들이 프랑스어 담화 내의 대명사를 해석할 때 담화 구조의 영향을 받는지 알아보았다. 한국인 프랑스어 학습자, 프랑스어 원어민 참가자들은 세 문장으로 구성된 46개의 짧은 이야기를 읽고 이야기의 연결이 얼마나 자연스러운지 7점 척도로 평가했다. 이야기들은 마지막 문장의 주어가 이전 문장의 주어와 동일한지 여부와 마지막 문장의 주어가 반복된 명사구 또는 대명사로 지시되었는지에 따라 4가지 경우로 나누어졌다. 프랑스어 원어민 참가자들은 선행연구에서와 같이 마지막 주어가 이전 문장의 주어와 동일할 때, 주어가 변환될 경우에는 대명사보다 반복 명사구로 언급될 때 이야기가 더 자연스럽다고 판단하였다. 반면 한국인 참가자들은 주어 연속 여부에 무관하게 대명사 주어 문장을 반복 명사구 주어 문장보다 부자연스럽다고 판단하였다. 이와 같은 한국인 프랑스어 학습자의 대명사 해석 방식은 영 프랑스어권 아동의 모어 학습과정에서 대명사 해석의 기제 습득과정과 비교하여 논의되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.353-357
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• 1998

이 논문은 대용어의 한 유형으로 인정되는 영형 대명사를 식별하기 위한 것이다. 이를 위해서는 한국어 통사 규칙들과 사전 항목들이 필요하다. 사전 항목들은 각각 자질과 값을 갖고, 통사 규칙 내부에는 이런 자질과 값들이 명세된다. 이 통사 규칙들을 토대로 하여, 발화체에 통사 구조들을 부여한다. 영형 대명사는 자질과 값을 명세한 통사 규칙을 씀으로써 식별이 가능하다. 영형 대명사는 주어와 보충어로 나뉘는데, 영형 주어는 동사가 머리인 S의 subj 자질 값이 cov(covert)일 때 식별된다. 영형 보충어는 다시 명사구와 동사구의 covc (covert complement) 자질 값이 0이 아닐 때 식별된다. 이러한 자질과 값으로 영형 대명사를 식별하는 하나의 알고리듬을 제안한다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제5집
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• pp.53-65
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• 2002

독일어의 관계대명사는, 선행사의 반복과 그에 결부된 일치 규정을 철저하게 따름으로써 가능한 한, 언어의 모호성을 배제하려 한다. 이에 반해 한국어에서는 그런 것이 전혀 필요하지 않다. 독일어의 관계대명사에 해당하는 부가어 문장이 항상 그의 관계어/선행사 앞에 위치하기 때문이다. 이 때문에 양측의 (모국어)화자는 심각한 언어간섭 현상에 빠지기 마련이다 그들의 차이가 서로에게 너무 큰 까닭이다. 이러한 대립적인 어려운 문제들은, 일면에서는 전치성과 후치성이란 언어 특성을 익히고, 다른 일면에서는 한국인이 번역에서 독일어의 관계대명사에 결부된 구조를 완전히 생략함으로써 극복될 수 있다. 독일어나 한국어처럼 상호 대립적으로 발달한 언어를 정복하기 위해서, 가장 좋은 방법으로는 문장 자체를 한 단어처럼 익히는 것이다. 이것은 또한 서술을 위한 표현능력을 신장하는데도 효과적이다. 이에 따른 문법을 따로 배워야 한다는 생각은 전혀 필요하지 않다. 왜냐하면 언어습득장치는 모든 것을 언제나 문법적/체계적/분석적으로 수용하기 때문이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.98-101
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• 2011

이 논문은 한-영 대화체 번역 시스템에서 영형 대명사 해소를 위한 새로운 방법론을 제시하였다. 영형 대명사는 문맥, 상황, 세상 지식으로부터 추론될 수 있는 문장에서 생략된 요소이다. 이 논문은 특히 주어-대명사 생략 현상에 대해 다루고 있는데, 그 이유는 드라마 대본이나 인스턴트 메신저 채팅과 같은 한국어 대화체에서는 매우 일반적인 현상이기 때문이다. 이 논문에서 우리는 많은 양의 지식을 요구하지 않는 간단한 방법론을 제시하였다. 평가결과 우리의 방법은 0.79의 F-measure 스코어를 달성하였고, 전체번역률의 측면에서는 약 4.1% 정도의 향상효과가 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.873-880
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• 2013

본 논문은 지역적 응집성을 모델링하는 중심화 이론을 이용하여 한국어 영형대명사의 지시해결에 접근한다. 중심화 이론은 영어 대명사의 해결을 위해 널리 사용되고 있지만, 일본어, 한국어 등의 언어에서 나타나는 영형대명사 해결에 중심화의 프레임워크를 적용하는 데에는 많은 어려움이 따른다. Grosz et al.의 중심화 이론은 지시적 표현들의 비조응적 사용을 고려하지 않으므로, 문서에 나타나는 비조응적 기능의 영형 대명사가 중심화 이론을 이용한 영형대명사의 선행사 식별에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 이를 위해 먼저 절 간의 결속 관계를 이용하여 영형대명사, 특히 영형주어의 문장 내 조응성을 결정하고, 다음으로 중심화의 순위를 이용하여 그 영형의 선행사를 식별하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 조응성 결정을 이용하는 제안한 방법이 이를 이용하지 않는 베이스라인 시스템보다 우수함을 알 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.496-502
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• 2017

포인터 네트워크(Pointer Networks)는 Recurrent Neural Network (RNN)를 기반으로 어텐션 메커니즘(Attention mechanism)을 이용하여 입력 시퀀스에 대응되는 위치들의 리스트를 출력하는 딥 러닝 모델이다. 대명사 상호참조해결은 문서 내에 등장하는 대명사와 이에 대응되는 선행사를 찾아 하나의 엔티티로 정의하는 자연어처리 문제이다. 본 논문에서는 포인터 네트워크를 이용하여 대명사와 선행사의 참조관계를 밝히는 대명사 상호참조해결 방법과 포인터 네트워크의 입력 연결순서(chaining order) 여섯가지를 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법 중 연결순서 coref2 가 MUC F1 81.40%로 가장 좋은 성능을 보였다. 이는 기존 한국어 대명사 상호참조해결의 규칙 기반(50.40%)보다 31.00%p, 통계 기반(62.12%) 보다 19.28%p 우수한 성능임을 나타낸다.

• 정보관리학회지
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• 제32권1호
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• pp.227-243
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• 2015

본 논문의 목적은 논문초록의 일인칭 대명사 사용 실태에 대한 수량적 고찰이다. 총 9개국 (중국, 독일, 인도, 일본, 한국, 프랑스, 스페인, 영국, 미국)의 네 가지 분야 (화학, 컴퓨터 과학, 사회 과학, 의학)에서 약 144,400개의 논문을 출력하여 수량적 사용빈도수를 분석하고 검토하였다. 이러한 연구를 통해 세계적으로 학계의 저자들이 보여주는 일인칭 대명사의 수량적 활용도를 보고하였다. 더 나아가 이러한 결과는 논문초록에서 일인칭 대명사 사용을 기피하는 저자들의 입장과는 달리 일반적으로 흔하게 사용되는 실태를 보여주고 있다. 이 연구의 의미는 일인칭 대명사에 대한 사용을 수량적 사용도로 측정하여 고찰하였다는 점이다. 또한 이를 근거로 학자들이 초록을 작성할 때 일인칭 대명사 사용에 대한 의견을 개진하기 앞서 사용 실태를 우선적으로 인정해야 할 필요성을 제시해준다는 것이다.