• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.127-132
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• 2000

본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥 정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해석될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 시험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-132
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• 2000

본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해서될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 실험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.129-134
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• 2008

본 논문에서는 한국어 문장의 통사적 특성과 제한된 통계정보를 이용한 명사구의 패턴에 의한 명사구 인식에 대해 기술한다. 본 논문의 명사구 인식기는 관형사와 관형격 조사, 관형형 어미에 관련된 패턴의 명사구 인식을 수행하고, 시간과 장소를 나타내는 특정한 명사에 의해 유도되는 명사구를 인식한다. 또한 복합명사 결합의 문제를 의미쌍 간의 결합도의 문제로 분류하고 해결방법을 제시한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 통사적으로 확실한 정보와 제한된 통계정보를 이용한 명사구 인식기가 높은 수준의 명사구 인식을 수행한다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.889-891
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• 2004

중국어의 명사구는 기본 명사구, 최단 명사구, 최장 명사구 등으로 분류할 수 있다. 최장 명사구를 잘 식별해 낼 수 있다면 구문 분석의 복잡도를 크게 낮추고 구문분석의 성능을 향상시킬 수 있다. 각 단어는 시작 태그(O), 종결 태그(C), 한 단어로 이루어진 구 태그(S), 그 외의 태그(N) 등 4가지로 태깅된다. 본 논문은 서로 다른 윈도우 크기(window size)에 기반한 5가지 SVMs 학습 모델을 구축하고 시스템 합성 방법을 이용하여 중국어 최장 명사구 식별에서 85.17%의 정확률을 보여줬다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.348-355
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• 2001

세종전자사전은 한국어 어휘의 정보를 총체적으로 표상하는 전산어휘자료체이다. 세종전자사전은 궁극적으로 다양한 유형과 기능의 한국어 자동처리에의 활용을 목표로 한다. 세종체언전자사전은 최종적으로 5만여 항목을 대상으로 구축될 것이다. 세종명사전자사전은 전산적 효율성을 고려하여 명사 어휘의 정보를 8개의 하위정보구획과 50여개의 세부정보항목으로 구분하여 표상한다. 특히, 명사의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보는 한국어 명사구와 문장의 자동생성에 직접 활용될 수 있는 정보이다. 명사는 수식어 요소 또는 조사와 결합하여 명사구를 형성하고, 동사 및 형용사와 결합하여 문장의 생성에 참여한다. 개별 명사들은 이 과정에서 다양한 제약적인 양상들을 보여주고 있으며, 세종명사전자사전은 이 정보들을 명시적으로 표상한다. 또한 명사는 기능동사와 결합하는 술어명사와 그렇지 않은 비술어명사로 구분이 된다. 술어 명사가 기능동사와 결합하여 문장을 형성할 때, 명사와 그 논항들은 다양한 통사적 기능을 담당한다. 또한 술어명사는 논항과 결합하여 명사구를 형성한다. 그러나, 술어명사의 명사구 형성과 기능동사의 결합은 불규칙적이고, 명사와 기능동사의 의미적 특성에 따라 다양한 제약이 발견된다. 이 정보들의 정밀한 표상은 개별 술어명사로부터 생성될 수 있는 가능한 명사구와 문장의 형태를 구체적으로 밝혀주게 된다. 세종명사전자사전의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보들은 명사구 또는 문장의 자동생성의 정확성과 효율성을 높여줄 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권10호
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• pp.1062-1071
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• 2000

한국어의 기반 명사구, 즉 비재귀적인 단순 명사구를 인식하는 비통계적인 규칙 기반 학습 기법을 제안한다. 학습 말뭉치에 기반 명사구에 대한 초기 예측이 표시되어 있고 목표 말뭉치에는 올바른 기반 명사구가 태그(tag)의 형식으로 표시되어 있다면, 규칙 기반 학습은 먼저 인접한 주위 형태소들의 다양한 문법적 정보를 나타내는 규칙 템플릿을 이용하여 기반 명사구 태그를 수정하는 규칙 후보들을 생성해 내고, 이 후보들 가운데 학습 말뭉치를 목표 말뭉치에 가장 가깝게 변환하는 일련의 규칙들을 차례로 얻어낸다. 국어정보베이스의 15만 단어 규모의 트리 태그 부착 말뭉치를 이용한 실험 결과 386개의 변환 규칙을 얻었으며, 이를 이용하여 90% 이상의 높은 기반 명사구 인식 정확도를 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.145-151
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• 2003

기반 명사구는 명사구 내부에 다른 명사구를 포함하지 않는 명사구로 정의된다. 이러한 기반명사구인식은 구문해석의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 많이 사용되어 왔다. 효과적인 기반 명사구인식을 위해서는 올바른 학습자질의 선택과 적절한 문맥의 범위의 설정이 중요하다. 이러한 관점에서 기존의 연구에서는 여러 가지 학습자질과 문맥의 범위로 기반명사구를 인식하였다. 하지만 기존의 연구들에서는 학습자질로 단순한 어휘, 품사, 띄어쓰기 정보만을 사용하여 좁은 범위의 문맥정보만을 사용하였다. 본 논문에서는 한국어의 기반 명사구 인식을 위해 학습의 자질로 어절의 중심어를 사용하는 HMM모델을 제안한다. 본 논문의 방법을 통해 정확률 94.3%, 재현률 93.2%의 성능을 얻었다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.585-588
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• 2002

정보검색의 정확률을 높이는 것이 최근 정보검색 연구의 추세이며, 정확률을 높일 수 있는 방법 중 하나로 명사구단위 색인이 있다. 명사구 색인을 하는 방법에는 구문분석기를 이용하는 방법과 패턴 규칙을 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 구문분석기를 이용하여 전체 문장을 분석한 후 명사구단위 색인을 할 경우, 범용적으로 이용할 수 있지만 속도와 정확도가 떨어진다는 문제점이 있으며 패턴 규칙을 이용하는 경우는 속도는 빠르지만 정확도 및 확장성에 문제를 가지고 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 문장으로부터 명사구를 분할한 후, 분할된 명사구를 완전 구문 분석하여 색인하는 방법을 제안한다. 명사구는 속격어구와 관형형 명사구를 대상으로 하였고, 구 분할은 속격조사와 관형형어미를 중심으로 주변 형태소와 품사를 고려하는 규칙을 만들어 실행하였다. 실험대상은 짧은 문장, 중간문장, 긴 문장을 각각 25 개를 선정하여 실험하였고, 구 분할을 이용할 경우 평균 재현율은 86%, 평균 정확률은 74% 정도의 성능을 보였다. 긴 문장의 경우, 구 분할을 이용하지 않는 경우에 비해서 정확도 및 속도에서 월등한 성능향상이 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-7
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• 1995

한국어에서의 명사구 색인을 위한 기존의 방법들은 주로 간단한 규칙을 이용하여 왔고 그 결과 문장에 존재하는 모든 명사구를 추출하지 못했다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 명사구 색인 방법을 제안한다. 하나의 문장은 하나 이상의 개념으로 이루어져 있으므로, 명사구 추출은 개념을 고려하여 이루어져야 바람직하다 문장은 구문적으로 하나 이상의 내포문으로 이루어져 있다. 일반적으로 내포문 단위 내의 용어들이 나타내는 각각의 개념들은 서로 높은 연관성을 가진다. 그러므로 문장이 가지는 개념의 상이성을 내포문의 개념 상이성으로 축소할 수 있다. 문장을 내포문 단위로 분할하기 위하여 의존 문법을 기반한 구문분석과 공기정보를 이용한다. 특히 공기정보는 원거리 의존관계(long distance dependency)를 결정하여 한 내포문에 속함을 밝혀내는 데 도움을 준다. 이러한 내포문 내의 의존관계를 이용하여 명사구를 추출한다.