• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.219-224
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• 2009

한국어 Propbank를 구축하기 위해서는 유사 동사를 군집화하고 군집에 포함되는 동사들의 구문 및 의미 특성을 모아놓은 정보가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 군집화의 초기 단계로써 개별 동사들의 격틀 구조에 기반하여 동사간의 유사도를 추정하여 유사 동사를 추출하고자 하였다. 본 연구는 개별 동사의 격틀 정보를 추출하기 위하여 세종 계획의 용언 사전과 KAIST 언어자원의 동사 격틀 사전을 활용하였다. 또한 격틀을 세분화하여 보다 상세한 격틀 정보를 생성하기 위하여 격틀이 가지고 있는 논항의 특성을 활용하였다. 동사의 유사도를 측정하기 위하여 개별 동사들은 벡터로 표현하였고, 벡터의 원소는 해당 동사가 다른 동사와 세분화된 격틀을 공유하는 정도로 하였다. 실험에서는 두 용언 사전에서 개별적으로 위의 과정을 진행하여 각 동사와 유사한 동사들을 추출하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.197-200
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• 2014

한국어의 경우 동사와 형용사는 문장에서의 역할이 명사와는 다르며, 동사의 의미는 동반하는 논항의 의미적, 통사적 특성에 따라 분화되므로 근본적으로 논항과 함께 고려되어야 한다. 논항이라 함은 명제를 표시하는 방법 중 하나로 관계와 논항으로 표시하는 방법이 있는데, 여기서 관계는 문장의 동사, 형용사 또는 다른 관계항에 해당하며, 논항은 특정시간, 장소, 사람, 대상을 지칭하는 것으로서 흔히 명사에 해당한다. 본 논문에서는 동사간의 의미 유사도를 추정하기 위하여, 수동으로 구축한 의미역 표지부착 말뭉치인 한국어 PropBank의 의미역인 ARG1에 해당하는 명사들을 동사의 주요 논항으로 보았다. 그리고 이들 주요 논항간의 의미 거리를 '코어넷 한국어 명사편'에서 계산하여 동사별로 이를 합산함으로써 이 계산한 값을 동사의 유사도로 추정하였다. 또한 본 연구에서 제안된 방식과 '코어넷 한국어 동사편'에서 동사간의 거리를 계산한 값 사이의 상관계수를 구하여 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.619-622
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• 2002

동사패턴은 원시 언어 분석을 위해 동사와 동사의 격성분 및 의미제약을 기술하고, 목적언어 생성을 위해 동사의 대역어 및 격성분들의 생성 위치정보를 기술한다. 이러한 동사패턴의 구축은 시간적, 경제적 부담이 큰 작업이며, 동사패턴 구축의 자동화 혹은 반자동화에 대한 요구는 크다. 본 논문에서는 서술성 명사와 결합하여 동사를 생성하는 접사들인 '-하-, -되-, -받-, -당하-, -드리-'에 대해, 이들 간의 상호 변환 규칙을 이용하여 수동으로 구축된 동사패턴으로부터 새로운 동사패턴을 자동으로 생성한다. 변환 규칙에서는 명사 어휘별 접사 분포 정보와 함께, 접사와 결합된 파생동사의 구문정보가 요구된다. 그러나, 기존의 사전에는 서술성 명사들의 '-하다, -되다' 분포 및 구문정보만이 기술되어 있고, '-받다, -당하다, -드리다'에 대해서는 기술되어 있지 않다. 본 논문에서는 서술성 명사들의 접사 분포 정보 및 구문정보를 파악하고, 이들 간의 상호 변환 규칙을 도출하여 새로운 동사패턴을 생성화는 2단계 작업을 수행한다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.527-532
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• 1993

한국어 어휘부 구성에 기능동사(경동사) 구문에 관한 언어정보의 수록은 필수적이다. 범용적 대규모 한국어 어휘자료 database 구축을 위한 기능동사 구문과 언어학적 분석 기술과 관련하여 제기되는 여러 문제들 중에서 기능동사의 어휘적 한정의 문제는, 어휘부 중심의 논의를 펼칠 때, 각별한 중요성을 갖는다. 본 발표에서는 우선 확장된 기능동사 개념에 의거하여 기능동사 정보를 어휘부에 반드시 수록해야 할 논거를 제시하고, 기능동사의 어휘적 한정의 문제를 집중적으로 거론하고자 한다. 요점은 기능동사 구문이 서술명사와 기능동사의 결합에 의해 성립된다고 볼 때 이 두 범주의 어휘적 실현은 예측불가능한 제한적 결합관계에 의해 특징지어지므로, 일정한 서술명사와 결합 가능한 기능동사의 어휘적 형태를 어휘부에서 낱낱이 한정하고 기재하여야 하리라는 것이다. 이를 위한 필수적인 연구작업은 크게 상호보완적인 두 부분으로 이루어진다. 한편 한국어 서술명사의 총체를 목록화하고, 그 개별어휘 하나하나에 대해 가능한 기능동사 구문과, 구체적인 기능동사 어휘를 한정하는 것이 필요하다. 또 한편으로는 한국어 동사의 총체를 목록화하여, 그 개별어휘 하나하나의 가능한 통사적 실현을 체계화하는 과정에서 기능동사 용법을 빠짐없이 가려내는 작업이 요구된다고 보겠다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.89-94
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• 2003

본 논문에서는 질의문 내에 포함된 동사를 중심으로 한 질의어 확장 및 정답 추출 기법을 이용한 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 질의 응답시스템 전체의 과정에서 동사는 하나의 정보를 표현하는 중요한 요소로 활용하며, 동사에 대한 활용은 구축된 동사구문 사전의 정보를 이용한다. 동사구문 사전은 동사의 일반적인 표층형태와, 각 문장 성분들의 의미속성, 유의동사 등의 정보를 담고 있다. 또한 동사 구문사전의 활용에서의 동사 모호성을 배제하고, 효율을 높이기 위해 약 3만 어휘의 명사 의미 사전을 사용한다. 명사 의미사전은 구문사전 내에 사용된 의미분류로 나누어져 있으며, 유의명사 및 국어사전 상의 뜻 풀이말을 포함하고 있다. 질의문 및 각 후보 문장에 대한 구문분석은 구문사전 내에 나타난 품사 별 의미속성과, 문법 형태소의 격 정보를 이용한 격 구조를 활용하였다. 논문 중에는 일반적인 질의 응답 시스템의 3단계에 맞추어 구문사전 활용 및 구문분석의 수행 단계를 보이고 마지막에 각 기법의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.290-296
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• 1995

본고는 한국어에 나타나는 동사의 연쇄현상(serialization in verbals)에 있어서 단일절(mono-clausal)내에서 소위 복합동사(compound verb)라 불리는 일련의 동사들의 결합 현상을 고찰한다. 연결사(linker/connective)를 매개로 서로 결합하는 동사 연쇄증에는, 일반적으로 동사하나가 하나의 사건을 나타내는데 비해 2개 이상의 동사가 배열됨에도 동시에 일어나 묶여질 수 있는 하나의 사건(single event)을 지칭하는 동사부류가 존재하는데, 이를 통해 동사 결합간 긴밀성을 우선적으로 유추할 수 있고, 역으로 통사적 현상에 의해 그 긴밀성이 확인된다는 점에서 문장 접속의 통어적 구성과는 다른 문법범주 형성을 뒷받침하는 개념적 근거가 된다. 여기에서는, 이러한 연속동사구성(연쇄동사)에 있어 행위성/비대격성을 지니는 동사들간의 연쇄현상을 제약하는 여러 원인들을 검토하고 아울러 이들의 의미적 범주선택을 고려한 거르개로서의 생성여과 규약을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.50-55
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• 1995

많은 언어관계들이 의미적으로 유사한 단어들의 집합에 적응된다. 그러므로 단어들을 의미가 비슷한 것들의 집합으로 분류하는 것은 아주 유용한 일이다. 본 논문에서는 말뭉치로부터의 동사와 명사의 분포정보를 이용하여 명사들을 분류하고자 한다. 한국어에서는 명사마다 문장에서 그 명사를 특정한 격으로 사용할 수 있는 동사들이 제한되어 있다. 그러므로 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 명사와 그 명사를 특정한 격으로 사용하는 동사들의 분포정보로부터 명사들을 분류하는 방법을 제시한다. 형태소 해석된 50만 단어 말뭉치에서 가장 빈도수가 높은 명사 85단어를 대상으로 실험하였다. 명사와 동사의 구문정보를 사용하므로 의미적으로는 다르지만 쓰임이 비슷한 단어들도 같은 부류로 분류되었다. 의미적으로 애매성을 가지는 명사들의 경우도 실험결과를 나쁘게하는 요인이 되었다. 그리고, 좀더 좋은 결과를 얻기 위해서는 동사들도 의미가 유사한 것들로 분류한 후, 명사와 동사의 분포정보가 아닌 명사와 동사들의 집합의 분포정보를 이용하는 것도 종은 방법이 될 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.119-127
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• 1994

복합동사의 처리는 기계변역이나 자연어 이해 시스템의 질에 상당한 영향을 주기 때문에 복합동사의 정확한 분석과 처리는 중요하다. 기종의 형태소 분석에서는 복합동사에 대한 처리를 복합 동사를 구성하는 각 용언들에 대한 분석결과를 생성하여 주고 구문분석단계에서 문법규칙을 이용하여 처리함으로써 문법이 커지고 파싱테이블과 심볼테이블이 커져 메모리 효율이 저하되고 형태소 분석에서의 품사 모호성이 구문분석단계에 영향을 주어 구문구조 모호성을 야기하며 복합동사의 정확한 의미를 나타내기 어려운 문제를 가진다. 본 논문은 한국어의 복합동사를 형태소 분석단계에서 처리해 주고 여기에서 처리하기 힘든 복합동사는 사전과 구문분석단계 등의 모듈에서 처리하는 총괄적인 복합동사 처리방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.445-449
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• 2001

언어를 컴퓨터로 처리하기 위한 방법으로 격문법(Case Grammar)을 사용하는 것이 있다. 격문법은 동사에 대한 격틀(Case Frame)을 기술함으로써 그 동사와 의미적으로 관계를 가지는 명사들에 대해 표현하는 것이다. 따라서 이러한 격 문법을 사용하기 위해서는 동사에 대한 격틀을 기술하는 것이 필수 과제이다. 본 연구에서는 동사에 대한 격틀을 기술하기 위해서 말뭉치에서 직접 사용된 명사-조사 쌍과 동사를 추출하여 이들의 격관계를 결정하고 이 자료들을 모두 동사의 격틀 정보로 사용하였다 이렇게 구축된 격틀 자료를 구문분석의 후처리 단계에 적용하여 구문분석 결과 잘못된 명사-조사 쌍 의존관계를 수정하였다.