• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.234-239
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• 2015

2000년대 중반 세종 구구조 구문분석 말뭉치가 배포된 이후 의존 구문분석이 구문분석 연구의 주요 흐름으로 자리 잡으면서 많은 연구자들이 구구조 구문분석 말뭉치를 개별적으로 의존구조로 변환하여 구문분석 연구를 수행하였다. 하지만 한국어 문장의 의존구조 표현에 대한 논의가 부족하여 서로 다른 의존구조로 변환 후 구문분석을 연구함으로써 연구 효율성이 저하되는 문제가 발생하였다 본 연구에서는 이와 같은 문제에 접근하기 위하여 한국어 문장에 대한 의존관계 가이드라인을 제안한다. 그리고 제안하는 가이드라인을 기반으로 구축한 엑소브레인 언어분석 말뭉치(725 문장)에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.67-72
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• 2011

기존의 말뭉치 기반 한국어 형태소 분석 방법은 대용량의 어절 기분석 사전을 사용하여 분석하고, 그 사전에 없는 어절은 코드 변환, 형태소 분리, 원형 복원 규칙 적용 등을 거치는 복잡한 분석 방법을 통해 후보들을 생성했다. 이 복잡한 분석 방법은 제작과 유지보수, 실행 관점 모두에서 효율적이지 못하며 정확률을 낮추고 속도를 느리게 하는 요인이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 부분 어절의 기분석 사전을 구축하여 사용하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 대용량의 분석 말뭉치를 통해 부분 어절의 기분석 사전을 구축하고 형태소 분석에 사용하는 방법을 제안한다. 세종 말뭉치로 실험한 결과 재현율이 99.05%였으며, 품사 및 동형이의어 태깅 정확률은 96.76%였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.63-67
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• 2010

본 논문에서는 자질(feature)의 가중치를 학습하여 이용하는 기계학습 기반 한국어 의존 파싱 기법을 소개한다. 이를 위하여 모든 가능한 의존관계에 대하여 각 의존관계마다 일정한 수의 자질을 생성한다. 자질마다 가중치에 의하여 그 중요도를 나타낸다. 자질의 가중치 값은 의존관계가 태깅된 구문구조 학습 말뭉치를 이용하여 학습한다. 이를 위해 본 논문에서는 간단한 가중치 기계학습 기법을 제시한다. 실험을 위한 언어 자원으로는 구구조부착 세종말뭉치를 변환하여 구한 의존관계 부착 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 약 86.5%의 정확률을 가지는 의존파싱이 가능함을 관찰하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.24-30
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• 2002

본 논문은 한국어 정보처리에서 발생하는 단어 중의성 문제를 해결하기 위하여, 사전 뜻풀이 말뭉치에서 추출하여 구축한 의미정보 데이터베이스(Semantic Information Database)와 이를 활용한 단어 중의성 해결 모델을 이용한 실용적인 동형이의어 태깅 시스템 개발을 목적으로 한다. 중 소규모의 국어사전 150,000여 개의 표제어 전체의 뜻풀이에 품사 태그를 부착한 117만 어절 규모의 뜻풀이 말뭉치를 구축한 후 사전에 등재된 14,000여 개의 동형이의어 중 뜻풀이에 나타나는 8,164개의 동형이의어에 표제어 어깨번호를 이용한 의미 태그를 부착함으로써, 대량의 동형이의어 분별을 위한 공기(coocurrence)하는 단어와 빈도(frequency)정보를 추출하여 데이터베이스화 할 수 있었다. 본 동형이의어 태깅 시스템의 정확률 측정과 문제점 발견을 위해 (21세기 세종 계획) 프로젝트에서 제공하는 150만 어절 의미 태그 부착 말뭉치를 대상으로 실험한 결과 세종 150만 의미 태그 부착 말뭉치에 고빈도로 출현하는 469개 어휘(총 출현 횟수 249.249개)에 대한 정확률이 91.58%로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 영어-한국어 교차언어 정보검색의 질의어 번역에 대한 중요한 자원으로 활용되는 병렬 말뭉치의 품질 향상을 위해서, 위키피디아의 비교 말뭉치로부터 자동으로 병렬 문장을 추출하여 활용하는 기법을 제안한다. 기존 연구에서 질의어 번역을 위해 위키피디아의 이중 어휘 사전 및 동의어, 다의어 정보를 구축하고, 기 기축된 병렬 말뭉치와 함께 활용하여 여러 의미를 가진 번역 후보 단어들 중, 최적의 단어를 선택하는 방법을 이용하고 있다. 여기서 활용되는 병렬 말뭉치는 질의어 번역에서 가장 중요한 자원이다. 하지만, 기 구축된 병렬 말뭉치는 양이 적거나, 특정 영역을 중심으로 구성되어 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 위키피디아로부터 자동 병렬 문장 추출 기법을 이용, 대량의 영어-한국어 간 병렬 말뭉치를 구축하고, 이를 교차언어 정보검색을 위한 질의어 번역에 적용하여 개선을 보인다. 실험의 성능 비교를 위해서 NTCIR-5 데이터를 이용하였으며 기 구축된 세종 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 31.5%, R-P 33.0%에서, 새롭게 구축한 위키피디아 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 34.6%, R-P 34.6%로, 각각 MAP 3.1%와 R-P 1.6%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.177-180
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• 2007

품사 태거를 구축할 때 어휘사전 증축이나 변환을 통해 성능 개선을 시도하지만 적당한 품사 태깅 코퍼스의 부재와 태그셋 불일치로 인한 변환 과정에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 세종 말뭉치 품사 태깅 코퍼스를 이용하여 품사 태깅용 어휘사전을 증축하고 품사 태거에 적용하여 성능을 개선하는 과정을 기술하였다. 품사 태거의 성능을 개선하기 위하여 세종 코퍼스를 태거의 태그셋에 적합하게 변환하고, 변환된 코퍼스에서 추출된 통계 정보를 품사 태거에서 활용하였다. 세종 코퍼스를 이용하여 품사 태거를 위한 어휘사전을 보강함으로써 품사 태거의 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.477-480
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• 2020

'-느라고'의 후행절 부정 의미 제약에 대하여 연구자들마다 의견을 달리하고 있지만 대부분의 교육 교재는 다수의 연구 내용을 반영하여 '-느라고'의 후행절에 부정 의미 제약이 있다고 제시하고 있다. 하지만 교육 교재에서 후행절에 부정 의미의 제약이 없다는 연구 내용이 배제되어야 한다면 이를 위한 심층적인 논의가 필요하며 타당한 근거가 있음을 밝혀야 한다. 본 연구는 '-느라고'의 후행절 부정 의미 제약에 대해 상반된 주장이 나오게 된 것에 주목하여 실제로 '-느라고'가 후행절 부정 의미 제약을 갖는지, 만약 제약을 갖지 않는다면 그 이유는 무엇인지 밝히고자 하였다. 이를 위해 세종 문어 원시 말뭉치에서 '-느라고'의 문장 1,601개를 추출하고 혹시 있을지 모를 통시적 변화를 제거하기 위해 교육 교재들이 집필된 2000년대의 문장만 선별하여 후행절의 의미를 확인하였다. 그 결과 323개의 문장 중 98개 문장, 33.3%가 후행절에 부정적인 의미를 갖지 않고 있는 것을 확인되었다. 이는 '-느라고'가 단순히 후행절 부정 의미 제약을 갖는다고 할 수 있는 수치가 아니었다. 부정 제약의 범위를 파악하기 위해 문장의 의미를 살펴 목적의 의미를 갖는 '-느라고'와 이유의 의미를 갖는 '-느라고'로 분류하였다. 이렇게 분류한 '-느라고'의 후행절을 다시 분석한 결과 이유의 '-느라고'에서는 후행절 부정 제약이 실현되고 있었지만 목적의 '-느라고'에서는 부정 제약이 발견되지 않았다. 따라서 '-느라고'가 이유와 목적의 의미를 가지며 이유의 '-느라고'로 실현될 때에만 부정 의미 제약을 갖는다는 보다 심층적이고 구체적인 연구 결과 얻어 냈다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.33-40
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• 2001

본 논문은 1999년도에 구축된 '150만 세종 형태소 분석 말뭉치'를 바탕으로 형태소 기분석 사전을 구축하고, 이를 토대로 후처리의 수작업을 고려한 반자동 태거를 구축하는 방법론에 대해 연구한 것이다. 분석말뭉치 구축에 있어 기존 자동 태거에 의한 자동 태깅의 문제점을 분석하고, 이미 구축된 형태분석 말뭉치를 이용해 후처리 작업이 보다 용이한 1차 가공말뭉치를 구축하는 반자동 태거의 개발과 그 방법론을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이와 같은 논의에 따라 분석 말뭉치의 구축을 위한 태거는 일반적인 언어 처리를 위한 태거와는 다르다는 점을 주장하였고, 태거에 전적으로 의존하는 태깅 방식보다는 수작업의 편의를 제공할 수 있는 태깅 방식이 필요함을 강조하였다. 본 연구에서 제안된 반자동 태거는 전체적인 태깅 성공률과 정확도가 기존의 태거에 비해 떨어지지만 정확한 단일 분석 결과를 텍스트의 장르에 따른 편차 없이 50% 이상으로 산출하고, 해결이 어려운 어절 유형에 대해서 완전히 작업자의 판단에 맡김으로써 오류의 가능성을 줄인다. 또한 분석 어절에 대해 여러 표지를 부착함으로써 체계적이고 단계적인 후처리 작업이 가능하도록 하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.37 no.2
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• pp.227-235
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• 2013

The quality of the part-of-speech (POS) annotation in a corpus plays an important role in developing POS taggers. There, however, are several kinds of errors in Korean POS-tagged corpora like Sejong Corpus. Such errors are likely to be various like annotation errors, spelling errors, insertion and/or deletion of unexpected characters. In this paper, we propose a method for detecting annotation errors using error patterns, and also develop a tool for effectively correcting them. Overall, based on the proposed method, we have hand-corrected annotation errors in Sejong POS Tagged Corpus using the developed tool. As the result, it is faster at least 9 times when compared without using any tools. Therefore we have observed that the proposed method is effective for correcting annotation errors in POS-tagged corpus.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.18 no.1
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• pp.99-108
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• 2015

In this paper, we build a primary school textbook corpus and a statistical analysis was performed with respect to the vocabulary found in elementary textbooks. also We performed the Spearman's correlation coefficient in order to explore whether similar elementary textbooks in general life used vocabulary. the result of this study shows that corpus building in the form of elementary school textbooks and actual examples. then numerically shown correlation of the elementary textbooks and general corpus.