• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.3-7
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• 2018

본 연구진은 모든 형태소 분석 후보에 적절한 의존관계를 부여하여 구문분석 트리 후보를 순위화하여 제시하는 한국어 구문 분석 시스템 BCD-KL-Parser를 개발하고 있다. 이 시스템의 최종목표는 형태소 분석후보와 구문분석 트리 후보를 줄여나감으로써, 구문분석의 정확도와 실행 속도를 높이는 것이다. 본 논문에서 소개하는 BCD-KL-Parser에서는 형태적 중의성 해소규칙을 정의하여 형태소 분석후보의 수를 줄이고, 용언의 하위범주화 정보와 선택제약 정보 그리고 의존관계 제약규칙을 정의하여 구문분석 트리 후보의 수를 최소화할 수 있었다. 그 결과 '21세기 세종계획 구문분석 말뭉치'에서 무작위로 추출한 2,167문장에 대하여 UAS 92.27%를 달성할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.39-43
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• 2016

'형태소 깎는 노인'은 국어사 자료를 처리하는 고성능 자동 형태분석기의 개발이 난항을 겪고 있는 상황에서 수동으로 형태분석 작업을 하는 연구자들을 지원하기 위하여 개발된 형태분석 보조기이다. 인간과 기계의 분업을 통해 인간의 피로를 최대한 줄이고, 단순 반복 형태에 대해서는 정답을 확실하게 제안할 수 있다는 것이 특징이다. 국어사 자료에는 한국어 정보처리를 위해 필요한 어휘 사전이 없으므로, 문법형태소 사전을 만들어 이를 단서로 조사/어미부와 어간부를 구분하도록 하였다. 이를 통해 구축된 소규모 형태분석 말뭉치들이 장기적으로는 자동 형태분석기의 성능 개선에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.173-176
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• 1994

서로 다른 언어를 사용하는 사람들 사이에 언어의 장벽을 넘기 위한 수단으로 컴퓨터를 이용한 기계번역이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 한일 기계번역 시스템에서 한국어로부터 일본어를 생성하는 과정에서 고려해야 할 사항에 관해 다룬다. 일본어는 한국어와 문법적 특성이 거의 유사하여 기계번역의 방법 가운데 직접 번역 방식이 선호되고 있다. 그러나 일본어의 한 술부내의 문법형태소들은 한국어와 비교해 볼 때, 상이한 점이 많아서 다른 부분에 비해 자연스러운 생성이 어렵다. 본 논문에서는 한일 기계번역에서 일본어의 생성시 발생하는 문제점들을 해결할 수 있는 방안을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.516-522
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• 2001

본 논문에서는 한국어 형태소 분석기가 처리할 수 없는 어휘적 중의성 해결을 위한 방법으로 부분 문장 분석 기법을 연구한다. 부분 문장 분석 기법의 신뢰도를 높이기 위해서 말뭉치를 이용한 데이터를 통해 학습한 경험적 규칙을 이용한다. 학습한 경험적 규칙을 오류 유형에 따라 확장하고 전문화하여 축적된 연구결과를 지식 베이스로 삼아 한국어 맞춤법 및 문법 검사기에서 사용하는 부분 문장 분석기의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 사용한 확장하고 전문화한 지식 베이스는 말뭉치에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.8
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• pp.435-442
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• 2008

The n-gram model is appropriate for languages, such as English, in which the word-order is grammatically rigid. However, it is not suitable for Korean in which the word-order is relatively free. Previous work proposed a twoply HMM that reflected the characteristics of Korean but failed to reflect word-order structures among words. In this paper, we define a new segment unit which combines two words in order to reflect the characteristic of word-order among adjacent words that appear in verbal morphemes. Moreover, we propose a two-path language model that estimates probabilities depending on the context based on the proposed segment unit. Experimental results show that the proposed two-path language model yields 25.68% perplexity improvement compared to the previous Korean language models and reduces 94.03% perplexity for the prediction of verbal morphemes where words are combined.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.5
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• pp.17-25
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• 2022

Korean part-of-speech taggers decompose a compound morpheme into unit morphemes and attach part-of-speech tags. So, here is a disadvantage that part-of-speech for morphemes are over-classified in detail and complex word types are generated depending on the purpose of the taggers. When using the part-of-speech tagger for keyword extraction in deep learning based language processing, it is not required to decompose compound particles and verb-endings. In this study, the part-of-speech tagging problem is simplified by using a Head-Tail tokenization technique that divides only two types of tokens, a lexical morpheme part and a grammatical morpheme part that the problem of excessively decomposed morpheme was solved. Part-of-speech tagging was attempted with a statistical technique and a deep learning model on the Head-Tail tokenized corpus, and the accuracy of each model was evaluated. Part-of-speech tagging was implemented by TnT tagger, a statistical-based part-of-speech tagger, and Bi-LSTM tagger, a deep learning-based part-of-speech tagger. TnT tagger and Bi-LSTM tagger were trained on the Head-Tail tokenized corpus to measure the part-of-speech tagging accuracy. As a result, it showed that the Bi-LSTM tagger performs part-of-speech tagging with a high accuracy of 99.52% compared to 97.00% for the TnT tagger.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.253-260
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• 1998

한국어 문서에는 여러 어절을 검증해야만 처리할 수 있는 의미 오류와 문체 오류가 있다. 다수 어절 사이에 있는 오류는 부분 문장 분석을 한다. 논문에서는 의미 오류와 문체 오류를 처리할 때 어휘적 중의성 때문에 생기는 문제점을 제시하고 해결방법을 제안한다. 어휘적 중의성이란 한 단어가 두 가지 이상의 형태소 정보를 가짐을 뜻한다. 철자검사기와는 달리 문법 검사기에서는 어휘적 중의성을 제거하지 않으면 여러 가지 검사 오류가 발생한다. 이 논문에서는 의미, 문체 시스템에서 어휘적 중의성 때문에 검사 오류가 발생할 수 있는 과정을 크게 세 단계로 분류하였다. 연어 오류가 발생할 수 있는 검사단어가 어휘적 중의성을 가지면 표제어가 다른 규칙이 여러 개 존재한다. 이 때 규칙 선택 문제가 생긴다. 중의성 문제는 부분 문장분석 과정에서도 지배소와 의존소 사이의 의존관계를 정확하게 설정하기 어렵게 한다. 본 논문에서는 각 단계에서 발생한 문제를 최소화하여 문법 검사기의 성능을 향상시킨다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.340-341
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• 2016

개체명 인식은 질의 응답, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한 분야에서 유용하게 사용되고 있는 기술이다. 개체명 인식의 경우 인식의 대상인 개체명이 대부분 새롭게 등장하거나 기존에 존재하는 단어와 중의적 의미를 갖는 고유한 단어라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식에서 미등록어 및 중의성 문제를 해결하기 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 형태소 및 자음/모음을 이용하여 새롭게 등장하는 단어에 대한 기존 단어와의 형태적 유사성을 고려한다. 또한 임베딩 및 양방향 LSTM-RNNs-CRF 모델을 이용하여, 각 입력 값의 문맥에 따른 의미적 유사성, 문법적 유사성을 고려한다. 제안하는 딥 러닝 모델을 사용하여, F1 점수 85.71의 결과를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.340-341
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• 2016

개체명 인식은 질의 응답, 정보 검색, 기계 번역 등 다양한 분야에서 유용하게 사용되고 있는 기술이다. 개체명 인식의 경우 인식의 대상인 개체명이 대부분 새롭게 등장하거나 기존에 존재하는 단어와 중의적 의미를 갖는 고유한 단어라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식에서 미등록어 및 중의성 문제를 해결하기 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 형태소 및 자음/모음을 이용하여 새롭게 등장하는 단어에 대한 기존 단어와의 형태적 유사성을 고려한다. 또한 임베딩 및 양방향 LSTM-RNNs-CRF 모델을 이용하여, 각 입력 값의 문맥에 따른 의미적 유사성, 문법적 유사성을 고려한다. 제안하는 딥 러닝 모델을 사용하여, F1 점수 85.71의 결과를 얻었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.10
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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.