본 연구는 한국어의 양화사 유동현상을 일반범주문법의 관점에서 통사론 적, 의미론적으로 분석한다.' 학생들이 넷이 술을 마셨다'와 같은 문장에서 나타나느 유동양상화는 통사론적으로 동사구 수식어(VP/VP)로 파악하고, 의 미론적으로는 명사화된 속성이 관여하는 것으로 분석한다. 이밖에도, 관련된 형태인 '넷'(NP/NP),'넷을'(TV/TV)등도 엄밀한 통사론적, 의미론적 분석을 시도한다. 성공적인 분석의 걸과는 한국어 처리 인접성 조건을 준수하는 범주문법의 사용가능성을 시사해 준다.
XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서를 다른 XML 어플리케이션에서 재 사용하여 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다 XML 문서는 어플리케이션 특성에 따라 한 문서에서 전달할 수 있는 정보의 량이 다르다. 따라서 문서를 변환하기 전에 어플리케이션의 특성에 따라 문서를 분할하거나 병합하여야 한다[1]. 또한, XML 문서의 정보는 속성에 따라 문법적인 특성을 가진다. 본 논문은 문벌적인 특성을 의미 속성이라 하고 의미 속성을 파악하기 위해 XML 문서의 의미 구조와 의미 구조 관계를 정의한다. 그리고 정의된 의미 구조와 의에 구조 관계를 이용하여 문서 정보의 속성을 분류하는 방법을 제안한다. 변환 규칙은 의ロP 구조 관계가 유사한 엘리먼트간의 대응으로 정의하고, 변환 규칙을 이용하여 문서 변환을 실행하여 변환 XML과 의미 관계 구조가 유사한 피 변환 XML 문서를 생성한다. 의미구조 분석을 이용한 변환은 기존의 사용 패턴을 분석한 변환에서 벗어나 DTD의 분석을 통한 자동화된 문서 변환 방법을 제공한다.
본 연구는 한국어 문장 임베딩(embedding)에 담겨진 언어적 속성을 평가하기 위한 프로빙 태스크(Probing Task)를 소개한다. 프로빙 태스크는 임베딩으로부터 문장의 표층적, 통사적, 의미적 속성을 구분하는 문제로 영어, 폴란드어, 러시아어 문장에 적용된 프로빙 테스크를 소개하고, 이를 기반으로하여 한국어 문장의 속성을 잘 보여주는 한국어 문장 임베딩 프로빙 태스크를 설계하였다. 언어 공통적으로 적용 가능한 6개의 프로빙 태스크와 한국어 문장의 주요 특징인 주어 생략(SubjOmission), 부정법(Negation), 경어법(Honorifics)을 추가로 고안하여 총 9개의 프로빙 태스크를 구성하였다. 각 태스크를 위한 데이터셋은 '세종 구문분석 말뭉치'를 의존구문문법(Universal Dependency Grammar) 구조로 변환한 후 자동으로 구축하였다. HuggingFace에 공개된 4개의 다국어(multilingual) 문장 인코더와 4개의 한국어 문장 인코더로부터 획득한 임베딩의 언어적 속성을 프로빙 태스크를 통해 비교 분석한 결과, 다국어 문장 인코더인 mBART가 9개의 프로빙 태스크에서 전반적으로 높은 성능을 보였다. 또한 한국어 문장 임베딩에는 표층적, 통사적 속성보다는 심층적인 의미적 속성을 더욱 잘 담고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.
프랑스어의 de와 같은 전치사는 의미를 가지고 있지 않으며 문법적 기능만 가지고 있을 뿐이라는 기존 연구의 입장에 대한 의구심에서 시작된 이 연구는 전치사 de의 쓰임에 대한 일반적인 기술을 분류하여 정리하고, 그 쓰임들을 '출발점을 표현', '특성을 부여', '문법 기능을 수행'이라는 세 개의 부류로 나누어 인지언어학의 관점에서 분석하였다. 출발점을 표현하는 경우에는 공간의 영역과 시간의 영역에서 탄도체가 출발점을 떠나 도착점을 향하는 여정의 개념이 상정되어 있기 때문에 동태적 개념을 갖는다. 반면에, 특성을 부여하는 전치사 de의 보어는 어떤 특정 부류에 대하여 그 부류의 특징을 규정하는 속성을 부여함으로써 해당 특정 부류의 외연을 한정한다. 이 보어는 한정된 부류와 연결된 것으로 인식됨으로써 해당 부류와 공존하는 것으로 여겨지므로 전치사 de가 이 경우에는 정태적 개념을 갖는다. 이러한 동태적 개념과 정태적 개념이 모두 퇴색되고 극도로 문법화가 되어 내재적 관계의 개념만 있는 경우가 전치사 de에 의해 동사 원형이 보어로 도입되는 경우이다.
이 논문은 한국어와 일본어의 대역문형사전 구축 시에 동사의 대역어 선정을 위한 구체적인 방법을 실증적으로 제시하는데 목적이 있다. 현재 자연언어 처리에서의 동사의 의미기술은 동사의 중의성(重義性)을 해소하려는데 초점이 맞추어져 있다. 그 주된 방법론은 동사와 결합하는 명사 의미속성의 기술에 의해 중의성을 해소하려는 것이다. 이 논문에서는 개별언어에 있어서의 명사의 의미속성의 분류가 다국어를 대상으로 하는 경우 어떻게 다루어져야 하는가에 대해 언어학적인 조명을 하는데 목적이 있다. 아울러 현재까지 일본에서 구축된 동사의 의미사전 들을 비교, 명사 의미속성 분류의 기준이 어떻게 설정되어야 하는가에 대해 검증한다. 특히 외국어와의 대조는 동사와 명사의 공기관계가 각 언어마다 독특한 결합관계를 갖으며 문법체계의 차이로 인해 개별언어를 대상으로 했을 때보다 의미기술의 양상이 상당히 달라짐을 보여줄 것이다.
점진적 파싱 알고리즘은 사용자 중심의 시스템 구현을 위한 핵심적인 기술의 하나이다. 오늘날 속성문법에서 사용되는 트리에는 노드에 파스서 상태와 심볼외에 평가된 속성 정보가 포함되므로 이 정보를 재사용하는 것이 바람직하다. 따라서 효율적인 점진적 파서는 파스트리상에서 생성된 노드를 효율적으로 재사용 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이전의 파싱과정에서 생성된 노드를 효율적으로 재사용할 수 있는 쓰레드 트리를 기반으로 한 점진적 파싱 알고리즘을 제안하였다. 이전에 생성된 파스결과를 쓰레드 트리로 보관하고 이를 이용하여 효율적으로 노드를 재사용할 수 있도록 하였다. 제안된 알고리즘은 LR 기반의 파싱 방법에서 확장형 파싱표와 쓰레드 트리를 이용해 생성된 트리의 노드를 효율적으로 유지할 수 있다. 본 연구에서 제시된 알고리즘은 구문분석이 필요한 대화식 환경에서 효율적으로 사용될 수 있다.
접속의 개념은 인간의 언어가 가진 속성 중의 하나로, 동물의 소통방식은 접속의 구조가 없다고 알려져 있다. 접속이란 문법단위들의 '연결'(connection, linkage)로 영어의 경우 종속접속절을 전치사구(PP)의 범주로 간주하거나, 보문소구 (CP)의 범주로 분류한다. 또한, 문장의 유형과 복잡성도 접속의 방식에 의해서 결정되는데, 동등접속과 달리 종속접속은 접속되는 문법단위가 대부분 절(clause)의 형태가 된다. 전통문법이나 학교문법에서는 종속접속이 그 기능에 따라 명사성 보충절, 형용성 관계절, 부사성 수식-부가절 3가지로 나뉘어 왔으나, 본 논문은 마치 소절(small clause)이 "절"로 인정되면서, 여러 가지 기능을 하는 것과 마찬가지로 무주어 무동사 종속절 (Verbless subordinate clause. V-less SC)을 종속절의 한 유형으로 보면서, 이를 극소절(smallest small clause)로 명명하고, 이들이 종속절의 일부라는 제안을 한다. 또한, 구조와 기능을 보다 세분하여 종합적으로 분석함으로서, XP라고 특정할 수 없는 절을 포함하여 분석할 수 있는 장점이 있음을 지적한다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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