• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-64
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• 2014

본 논문은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 상호참조해결을 기반으로, 한국어에 적용한 한국어 상호참조해결(선행 연구)을 이용하여 한정 명사구에 대한 처리와 확장된 대명사 상호참조해결 방법을 제안한다. 지시 관형사와 명사가 결합하여 형성되는 한정 명사구는 일반 멘션(mention)의 특징과 대명사 속성을 한 번에 갖게 된다. 이렇게 되면, 한정 명사구는 모든 시브(sieve)에서 상호참조를 진행할 수 있게 된다. 따라서 이런 특징으로 한정 명사구를 어떤 관점(멘션 또는 대명사)에서 상호참조해결하는 것이 좋은지 보인다. 또한 이런 한정 명사구의 대명사 속성을 이용하기 위해 문법적 의미적 규칙을 적용할 것을 제안한다. 그 결과, 본 논문의 선행 연구인 한국어 상호참조해결에 비하여 CoNLL 값이 약 0.8%만큼 향상되어 61.45%를 측정하였다.

• 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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• 제15권3호
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• pp.25-33
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• 2004

이 연구는 대명사의 통사단서인 수단서와 성별단서가 참조해결에 미치는 효과를 다양한 과제에서 수렴적으로 관찰하였다. 실험 1은 자율조절 문장읽기과제와 어휘판단과제를 실시하였다. 복수 대명사는 단수 대명사에 비해서 읽기시간이 빨랐으며, 단수 대명사는 성별단서가 명료한 조건이 애매한 조건보다 읽기시간이 빨랐다. 실험 2는 실험글을 RSVP(rapid serial visual presentation)로 제시한 다음 선행어의 어휘판단과제를 실시하였다. 단수 대명사와 복수 대명사의 어휘판단시간은 통계적인 차이는 없었고, 단수 대명사는 성별단서가 명료한 조건이 애매한 조건보다 어휘판단시간이 발랐다. 대명사의 통사 단서는 참조해결의 과정에 강력한 영향을 미치는 제약임이 수렴적으로 확인되었다.

• 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.

• 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.

• 인지과학
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• 제21권2호
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• pp.253-282
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• 2010

이 연구는 대용어나 지시사가 생략된 조건에서 선행어의 전형성과 언급순서가 참조해결에 작용하는 효과를 살펴보기 위해서 2개의 실험을 실시하였다. 실험 1은 대용어 생략과 대명사 조건을 비교하였다. 대용어 생략은 전형성과 언급순서가 읽기과제에 반영되었고, 언급순서 효과가 탐사재인과제에 반영되었다. 반면에 대명사는 전형성과 언급순서 효과가 탐사재인과제에만 반영되었다. 실험 2에서는 지시사가 생략된 명사반복과 대명사 조건을 비교하였다. 명사반복이 대명사에 비해서 읽기시간이 길었으며, 언급순서 효과가 탐사재인과제에 반영되었다. 반면에 대명사는 전형성과 언급순서가 탐사재인과제에서 반영되었다. 이는 선행어와 대용어의 참조해결이 직선적이기보다는 역동적일 가능성을 시사하였다.

• 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 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.67-70
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• 2019

상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 같은 개체를 나타내는 언급들을 연결하는 문제다. 대명사, 지시 관형사, 축약어, 동음이의어와 같은 언급들의 상호참조를 해결함으로써, 다양한 자연언어 처리 문제의 성능 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 현재 영어권 상호참조해결에서 좋은 성능을 내고 있는 BERT 기반 상호참조해결 모델에 한국어 데이터 셋를 적용시키고 표층형을 이용한 규칙을 추가했다. 본 논문의 모델과 기존의 모델들을 실험하여 성능을 비교하였다. 기존의 연구들과는 다르게 적은 특질로 정밀도 73.59%, 재현율 71.1%, CoNLL F1-score 72.31%의 성능을 보였다. 모델들의 결과를 분석하여 BERT 기반의 모델이 다양한 특질을 사용한 기존 딥러닝 모델에 비해 문맥적 요소를 잘 파악하는 것을 확인했다.

• 인지과학
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• 제4권1호
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• pp.51-86
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• 1993

대명사의 성별단서와 선행어의 격이 참조해결에 즉각적으로 작용하는지를 살펴보기 위해서 선행어의 점화효과를 시간경과에 따라 측정한 세개의 실험이 실시되었다. 실험1은 성별단서와 선행어 격에 따라서 선행어의 활성화 수준이 변화하는지를 알아보기 위해서 자율조절읽기과제를 실시하면서 대명사 직후와 문장 마지막 위치에서 선행어에 대한 탐사재인과제를 실시하였다. 선행어의 활성화 수준은 성별단서나 선행어 격의 영향을 받지않았으며, 그것의 수준은 대명사 직후에서 문자의 마지막까지 일정한 수준을 유지하였다. 실험2에서는 RSVP(rapid stimulus visual presentation) 방법을 사용하여 300msec에서 단위로 맥락글을 제시한후에 대명사 제시후 시간경과 0와 250msec에서 선행어와 비선행어에 대한 탐사재인과제를 실시하였다. 대명사의 성별단서가 명료한 경우에는 선행어가 비선행어에 비해서 탐사재인이 빨랐다. 시간경과 0mesc에서는 성별단서의 효과가 두드러졌으며, 시간경과 250msec에서는 선행어의 격효과가 두드러졌다. 조건에서 선행어의 격효과를 시간경과 250과 750msec에서 탐사재인과제를 실시하였다. 선행어가 주격인 조건이 선행어가 목적격인 조건에 비해서 점화효과가 많았다. 세개의 실험에서 나타난 결과는 대명사의 선행어 할당이 즉각적으로 일어난다는 사실을 분명히 하였다. 그렇지만 선행어 할당이 즉각적으로 일어나기 위해서는 먼저 대명사의 성별단서가 일차적으로 선행어 할당에 작용하며, 그다음에 선행어의 격효과가 순차적으로 작용한다는 사실을 입증하였다.

• 인지과학
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• 제2권2호
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• pp.279-307
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• 1990

본 연구에서는 글이해시의 참조관계 처리 과정에서 맥락이 어떤 영향을 미치며 다른 통사 정보와는 어떤 관계를 갖는지를 대명사 해결 패러다임을 중심으로 검토하였다.실험1에서는 무관단어 어휘판단 과제 및 선행참조어 강제선택 과제를 사용하여 글이해시 대용어 문장에서 제공되는 하위 수준의 국소적 맥락편중에 의한 촉진 효과를 입증했다.그러나 맥락 편중에 의한 촉진 효과는 통사적으로 명료한 조건에서는 보다는 애매 조건에서 더욱 강하여,맥락과 통사 간의 상호작용을 나타냈다.실험 2 에서는 대용어 문장 수준에서는 국소적 맥락 정보가 주어지지 않더라도 선행글로 부터 제공된 상위 수준의 전체주제와 관련된 총체적 맥락 정보가 참조관계 해결을 촉진시키는 것으로 밝혀졌다.실험 3 에서는 전체 덩이글 에서의 선행된 총체적 맥락과 후행하는 국소적 맥락간의 일관성 변인이 대명사 해결시에 촉진적 역할을 하는것으로 나타났다.즉 세개의 실험을 통해 글이해에 미치는 맥락 촉진 효과가 다양한 수준에서 일관되게 관찰되었다.