• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.615-617
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• 2023

이 연구는 한국어 명사구를 말뭉치로부터 추출하는 방법의 하나로 의존관계 패턴에 기반한 접근방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 방법론을 활용한 경우에 명사구 추출의 정확성을 높일 수 있다. 이 논문에서는 한국어 법령 의존 말뭉치를 구축하는 단계부터 상위 명사구 목록을 생성하기 까지 거치는 5단계에 대해 상세하게 논의하는 한편, 의존구조 검색시스템을 통해 의존관계 패턴을 추출하는 절차에 대해 기술하고 이 작업을 수행하기 위한 검색식들의 특성들에 대해 검토한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.655-658
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• 2004

본 논문은 구문패턴과 의미망을 이용하여 복합명사를 생성하는 방법을 제안하고, 제안된 방법으로 설계 구현된 시스템, 복합명사 생성기(Compound Nouns Generator : CNG)를 제시한다. 복합명사에 관한 연구는 형태적, 구문적, 의미적인 관점에서의 분석과 생성에 이르기까지 폭넓게 진행되고 있다. 본 논문에서는, 사전에 등재된 표제어만을 복합명사로 인정하고, 나머지는 1차적으로 명사 연결구로 파악한다. 그리고 이것을 다시 신형 복합명사와 명사 연결구로 파악함으로써, 복합명사에 대한 명확한 기준을 제시하여 자연언어처리, 정보검색 등에서 효율성을 높이고자 하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 복합명사 확장을 위해 구문패턴을 자동 생성함으로써 시스템의 융통성을 향상시키고, 구문패턴과 의미망을 통해 생성된 복합명사와 명사 연결구의 말뭉치상의 빈도정보를 이용함으로써 고빈도의 명사 연결구가 복합명사로서 굳어질 수 있는 가능성을 보여주기도 한다. 또한, 구문패턴과 의미망을 통해 생성된 명사 연결구를 비교하여 생성된 신형 복합명사는 구문패턴에 의해 뜻풀이가 자동으로 생성된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.203-208
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• 1999

한국어는 잉여성과 중의성의 범 언어적인 특징과 함께 다른 언어에 비해 주어의 생략이 두드러지며 어순이 자유롭기 때문에 구문 형식의 지배를 덜 받는다는 개별적인 특성을 지닌다. 이러한 특성으로 인해 기계번역의 패턴을 추출할 때 서로 유사 가능성이 있는 패턴에 대한 고려가 없이는 같은 의미의 서로 다른 여러 개의 패턴을 모두 하나의 패턴으로 처리하는 오류를 범할 위험이 있다. 본 연구에서 사용되는 구 단위 패턴은 동사구, 명사구, 형용사구 그리고 부사구를 중심으로 한국어 패턴, 패턴 대표 카테고리, 한국어 패턴의 중심어 및 제약조건 대역영어패턴 의미코드로 나뉜다. 범 언어적인 특성의 한국어와 영어간 격차를 해소하기 위해 각각의 명사에 의미코드를 사용하여 다중 언어기반 체계를 구축하였으며. 한국어의 개별적인 특성으로 인해 발생하는 문제를 해소하기 위해 중심어 부과 자질을 사용하였다. 중심어 부과 자질에 있어서, 특히 술어기능명사를 중심어로 하는 기능동사 '하-' 구문은 다른 동사 구문의 형식과는 달리 논항의 수와 형태를 동사가 아닌 명사가 수행하게 된다. 이러한 특징에 대한 변별적인 자질 부여는 구문의 형태-통사적 특징 뿐만이 아니라 의미적인 고유의 특성까지도 잘 뒷받침하면서 패턴 추출에 월등한 효율성을 제시할 수 있다. 향후 이에 대한 연구는 전반적인 기능동사 구문뿐만이 아니라 개별적인 특징을 보이는 모든 구문에 대한 연구로 확대되어 패턴 기반 기계번역의 패턴 추출에 기본적인 정보의 역할을 담당해야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.439-444
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• 2001

비재귀 명사구(baseNP)는 단순한 단어 패턴과 품사 패턴에 의하여 쉽게 인식되므로, 자연어처리의 다양한 분야에서 활용한다. 교착어의 지배 성분 후위 원칙에 의하여 한국어 비재귀 명사구 인식은 보다 많은 광역 정보를 필요로 하므로, 본 논문에서는 광역 정보의 활용이 쉬운 상태 기반 모델을 사용한다. 본 논문은 상태 기반의 한국어 비재귀 명사구 인식에서 방향성을 고려한다. 교착어의 특성상 한국어 비재귀 명사구는 처음 위치가 끝 위치에 비하여 인식이 어려운 특징을 가지므로 방향성을 고려하여 오른쪽 우선의 방범을 활용한 경우, 모델의 특성 및 성능이 변화한다. 본 논문에서는 기존의 왼쪽 우선 방법과 새로이 제안하는 오른쪽 우선 방법을 각각 적용하고, 양 방법을 통합하는 방법들을 제안한다. 통합 결과 92.55%의 정확률과 90.90%의 재현률을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.246-251
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• 2003

한국어의 언어적 특성에 의해 빈번하게 등장하는 명사와 기능어의 나열은 기능어나 연결 구문의 잦은 생략현상에 의해 복합 명사의 출현을 발생시킨다. 따라서, 한국어 분석에서 복합 명사의 처리 방법은 매우 중요한 문제로 인식되었으며 활발한 연구가 진행되어 왔다. 복합 명사의 의미 결정은 복합 명사구 내 단위 명사간의 의미적인 수식 관계를 고려하여 머리어의 선택과 의미를 함께 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 정보 검색의 색인어 추출 방법에서 사용되는 복합 명사구 내의 서술성 명사 처리를 이용하여 복합 명사의 의미 결정을 인접 명사의 의미 공기 정보가 아닌 구문관계에 따른 의미 공기 정보를 사용하여 분석하는 방법을 제시한다. 복합 명사구 내에서 구문적인 관계는 명사구 내에 서술성 명사가 등장하는 경우 보-술 관계에 의한 격 결정 문제로 전환할 수 있다. 이러한 구문 구조는 명사 의미를 결정할 수 있는 추가적인 정보로 활용할 수 있으며, 이때 구문 구조 파악을 위해 구축된 의미 제약 조건을 활용하도록 한다. 구조 분석에서 사용되는 격틀 정보는 동사와 공기하는 명사의 구문 관계를 분석하기 위해 의미 정보를 제약조건으로 하여 구축된다. 이러한 의미 격틀 정보는 단문 내 명사들의 격 결정과 격을 채우는 명사 의미를 결정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 현재 개발중인 한영 기계 번역 시스템 Tellus-KE의 단문 단위 대역어 선정을 위해 구축된 의미 대역패턴인 동사구 패턴을 사용한다. 동사구 패턴에 기술된 한국어의 단문 단위 의미 격 정보를 사용하는 경우, 격결정을 위해 사용되는 의미 제약 조건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.181-188
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• 2004

대다수의 개방영역 자연어 질의응답 시스템은 답을 선택할 수 있는 개념영역을 미리 정의하고 있기 때문에 시스템이 준비하지 못한 범주의 개념을 묻는 질의문에 대해서는 올바른 응답을 생성하지 못하거나 예외 처리 방식으로 응답을 생성해 낸다. 본 논문에서는 전형적인 범주에 속하지 않는 명사 개념에 관한 질의문에 대해 범용적으로 대응할 수 있는 개방영역 자연어 질의응답 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 상위 개념 명사구(Hypernym)에 포함되는 하위 개념의 명사구(Hyponym)들을 추출할 수 있는 일반적인 패턴들을 그 신뢰도와 함께 가지고 있다. 따라서 질의문이 임의의 명사구 개념을 요청할 때 정답의 후보들을 동적으로 생성되는 가상의 is-a 의미관계 사전으로부터 신뢰 순위로 정렬하여 추출해 낼 수가 있다. 제안하는 시스템은 "What 명사구 동사구" 형태의 질의문들 중에서 개체명 인식기나 시소러스를 이용하여 정답 후보를 손쉽게 생성할 수 있는 질의문을 배제한 실험용 질의문 집합을 이용한 실험에서 42%의 재현율을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1298-1301
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• 2013

대화 시스템에서 올바른 대화를 진행하기 위해서는 화자의 대화 의도를 파악하는 것이 중요하다. 특히 영어를 교육하기 위한 영어 교육용 대화 시스템에서는 학습자의 대화 의도 파악 오류가 발생할 경우 영어 교육에 문제가 발생하기 때문에 학습자의 대화 의도를 더욱 정확하게 분석 및 파악하는 것이 중요하다. 대화 패턴이란 시스템 발화에 대응되는 사용자 발화의 규칙적인 연쇄라고 할 수 있다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 1) 대화 코퍼스 구축 2) 대화 시나리오에 있는 발화를 대상으로 기본 명사구 청킹(Base NP Chunking)을 하고 중심어(Head Word), 토픽 추적(Topic Tracking)에 의한 대화 패턴을 자동으로 추출한 후, 3) 대화 패턴 수동 검수이다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 기본 명사구에 대한 지식만 가지고 있으면 대량으로 구축할 수 있다는 장점이 있다. 99 개의 대화 시나리오를 학습코퍼스로 하고 1 개의 대화 시나리오에 대해 대화턴 성공률을 시물레이션 한 결과 63.64%가 나왔다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.35-39
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• 2004

본 논문은 실용적인 구문분석기의 전단계로서, 자동 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음하는 방법을 제안한다. 우선 규칙은 구문분석 말뭉치(30,875어절)를 대상으로 자동 추출된 고빈도의 규칙(Rewriting Rule)을 본 논문에 맞게 수동으로 구축하였다. 규칙은 조건부, 행위부로 이루어진 이진 규칙(binary rule)의 형태를 이루며, 명사구(NP), 수식어구(AP, DP), 인용구(X), 용언구(VP, VC)을 대상으로 15개를 구축하였다. 그리고 구문패턴은 중심어와 중심어 선행 요소의 특성뿐만 아니라 중심어 후행 요소도 고려하여 형식화시킨 것으로, 중심어의 복합용언 여부에 따라 일반용언패턴과 본+보조용언패턴으로 구분한다. 부분적인 언어 현상의 처리보다는 실세계에서 사용되는 수많은 문장들에 내재되어 있는 매우 광범위한 언어 현상의 처리를 하기 위해, 구문패턴은 형태소주석 말뭉치(460만 어절)을 대상으로 자동 구축하였다. 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음을 수행한 결과 정확율 83.09%가 나타났다.