• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.496-499
• /
• 2019

스마트폰의 쿼티 자판 소프트 키보드의 버튼과 버튼 사이 좁은 간격으로 인해 사용자가 의도치 않은 간섭 오타가 발생하는 것에 주목하였다. 그리고 오타 교정의 성능은 사용자의 관점에서 얼마나 잘 오타를 교정하느냐도 중요한 부분이지만, 또한 오타가 아닌 어절을 그대로 유지하는 것이 더 중요하게 판단될 수 있다. 왜냐하면 현실적으로 오타인 어절 보다 오타가 아닌 어절이 거의 대부분을 차지하기 때문이다. 따라서 해당 관점에서 교정 방법을 바라보고 연구할 필요가 있다. 이에 맞춰 본 논문에서는 대용량 한국어 말뭉치 데이터를 가지고 확률에 기반한 한국어 간섭 오타 수정 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법은 목표 어절의 좌우 어절 N-gram과 어절 내 좌우 음절 N-gram 정보를 바탕으로 발생할 수 있는 간섭 오타 교정 후보들 중 가운데서 가장 적합한 후보 어절을 선택하는 방법이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2005.10a
• /
• pp.57-62
• /
• 2005

한국어 명사 어절의 시간 경과에 따른 처리 양상을 확인해 보기 위하여 점화어절판단과제(primed eojeol decision task)를 이용한 실험을 실시하였다. 점화어 제시 방식은 차폐점화, SOA 100ms, SOA 300ms 조건으로 하였으며, 점화어-표적어의 관계는 어절일치, 어간일치, 통제조건으로 조작하였다. 그 결과 어절일치조건과 어간일치조건에서 촉진효과가 있었으며, SOA가 증가함에 따라 어절일치조건과 어간일치조건에서의 촉진효과도 함께 증가하는 양상을 확인하였다. 점화어의 제시 방식과 점화어-표적어의 관계간의 상호작용도 유의미하였다. 이러한 결과를 바탕으로 심성어휘집에서의 어절 표상의 실재성과 어절 속성과 어간 속성이 어절 처리 과정에 관여하는 방식에 관하여 논의하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2009.10a
• /
• pp.258-261
• /
• 2009

한국어에서 어절은 띄어쓰기 단위이며 한국어의 두드러진 특징 가운데 하나이다. 본 연구에서는 명사에 조사가 결합된 명사어절의 처리 과정에 대해서 밝히고자 이 과정에 관여하는 빈도효과를 측정하였다. 즉, 명사의 빈도와 어절의 빈도를 조작하여 어절의 의미를 판단하는데 걸리는 반응시간을 측정하였다. 실험 결과, 자극을 제시한 방법에 차별을 둔 실험 1과 실험 2의 결과에서 모두 어절빈도의 주효과가 유의미한 것으로 관찰되었다. 그러나 명사빈도의 주효과는 실험 2에서만 관찰되었고, 상호작용효과는 실험1과 실험2 모두 관찰되지 않았다. 또한, 한국어의 어원에 따른 즉 다시 말해, 한국어 명사를 한자어, 고유어, 외래어로 분류하여 어원에 따른 심성어휘집 표상 양식의 차이를 구별하여 보고 이를 토대로 더욱 세부적인 한국어 명사어절의 처리 과정을 규명하여 보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1997.10a
• /
• pp.175-182
• /
• 1997

지금까지의 한글 문자인식 후처리 연구분야에서 미등록어와 비문맥적 오류 문제는 아직까지 잘 해결하지 못하고 있는 문제이다. 본 논문에서는 단어로서 가능한지를 결정하는 기준으로 확률적 음절 결합 정보를 사용하여 형태소 분석 기법만을 사용했을 때 발생할 수 있는 미등록어 문제를 해결하고, 통사적 기능의 어말 어휘를 고려한 문맥 결합 정보를 이용함으로써 다수의 후보 어절 가운데에서 최적의 후보 어절을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 인식기에서 내보낸 후보 음절과 학습된 혼동 음절을 조합하여 하나 이상의 후보 어절을 생성하는 모듈과 통계적 언어 정보를 이용하여 최적의 후보 어절을 선정하는 모듈로 구성되었다. 실험은 1000만 원시 코퍼스에서 추출한 음절 결합 정보와 17만 태깅된 코퍼스에서 추출한 어절 결합 정보를 사용하였으며, 실제 인식 결과에 적용한 결과 문자 단위에서는 94.1%의 인식률을 97.4%로, 어절 단위에서는 87.6%를 96.6%로 향상시켰다. 교정률과 오교정률은 각각 문자 단위에서 56%와 0.6%, 어절 단위에서 83.9%와 1.66%를 보였으며, 전체 실험 어절의 3.4%를 차지한 미등록어 중 87.5%를 올바로 인식하는 한편, 전체 오류의 20.3%인 비문맥 오류에 대해서 91.6%를 올바로 교정하는 후처리 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1991.10a
• /
• pp.36-43
• /
• 1991

자연 언어 처리의 효율성은 대량의 정보를 담고 있는 사전을 잘 구성하는 데 있다. 사전을 잘 이용하기 위해서는 입력 어절에 대한 정확한 표제어(원형)를 효과적으로 찾아야한다. 입력 어절에 대한 표제어를 찾는 역할을 하는 형태소 분석기는 한 어절의 정보만 이용하기 때문에 입력 어절을 두 가지 이상의 표제어로 해석할 수 있다. 연세 대학교 사전편찬실이 갖고 있는 연세 말뭉치 I 에 대해 10% 이상의 어절이 두가지 이상으로 분석되는 중의성을 가진다. 이렇게 중의성을 가지는 어절이 그대로 구문 구조 분석기에 전달되면 중의성올 해결하기 위해 구운 구조 분석기의 처리 과정이 복잡해진다. 본 논문은 표제어의 중의성을 보이는 어절을 구문 구조 분석기에게 전달하기 전에 형태소 분석기와 구문 구조 분석기 사이에서 정확한 표제어를 찾는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.481-484
• /
• 2003

본 논문에서는 문법 규칙과 어절 상관도를 이용한 품사 태깅 시스템을 제안한다. 원시 말뭉치와 품사태그 부착 말뭉치에서 중의 어절(ambiguity eojeol)의 앞뒤 어휘와 품사 정보를 파악하여 문법 규칙을 마련하였으며, 한국어의 품사와 문장성분적 요소를 고려한 7개의 어절 태그를 설정하여 이 어절 태그간의 확률값을 이용해 어절간의 상관도를 구하였다. 이러한 방법들을 이용하여 품사 태깅을 실험한 결과, 150 만 어절의 학습 말뭉치와 3 만 어절의 실험 말뭉치에서 각각 평균 92%와 91%의 정확률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1998.10c
• /
• pp.137-142
• /
• 1998

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 찾아 주는 띄어쓰기 알고리즘으로 어절 블록에 대한 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식하는 방법으로는 형태소 분석기를 이용한다. 4,500여 어절로 구성된 두 가지 유형의 문장 집합에 대하여 제안한 방법의 띄어쓰기 정확도를 평가한 결과 '공백 재현율'이 97.3%, '어절 재현율'이 93.2%로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1998.10c
• /
• pp.3-8
• /
• 1998

한국어 품사 태깅 모델은 어절 단위 모델과 형태소 단위 모델로 나눌 수 있다. 이들 중 형태소 단위 모델은 자료 부족 문제가 별로 심각하지 않고 비교적 풍부한 태깅 결과를 내어 준다는 점에서 선호되나 어절 단위로 띄어쓰기를 하는 한국어의 특성을 제대로 반영하지 못한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 한국어의 어절 띄어쓰기 정보를 활용하는 형태소 단위 품사 태깅 모델을 제안한다. 어절 띄어쓰기 정보는 복잡도가 매우 작기 때문에 모델 구축에 드는 추가 비용이 그리 크지 않다. 그림에도 불구하고 실험 결과는 어절 띄어쓰기 정보가 한국어 품사 태깅에 유용한 정보임을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2003.10d
• /
• pp.63-68
• /
• 2003

본 논문에서는 형태소 분석 대상 어절의 좌우 어절내의 대표 형태소 어휘 문맥 정보에 기반한 형태소 오류 정정 방안을 제안한다. 현재까지 주변의 품사열 문맥 정보에만 의존하는 기존의 품사 태깅 모델과 달리 주변 어휘를 반영할 수 있는 좌우 어절 문맥을 이용해 형태소 태거의 성능을 향상시킬 수 있는 방법들이 제시되었다. 그러나 이러한 어절 문맥에 의한 지속적인 성능 향상을 위해서는 대량의 품사 태킹 문맥 정보를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 자료 부족 문제를 해결하기 위하여 기존의 분석 대상 어절 좌우의 어절 단위의 어휘 문맥 정보가 아닌 좌우 어절내의 대표 형태소 단위의 형태소 어휘 문맥을 이용한 품사 태깅 오류 정정 방안을 제안한다. 실험을 통해, 형태소 어휘 단위의 문맥 정보의 적용성(Coverage)의 높고 기존의 품사 문맥 정보 기반의 형태소 분석기의 태깅 오류를 정정하여 그 정확성을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1997.10a
• /
• pp.122-128
• /
• 1997

대부분의 한국어 형태소 분석기는 파생명사나 합성명사가 포함된 어절을 오분석 또는 과분석하는 경향이 있다. 이는 하나의 어절에서 오분석이나 과분석을 방지하기 위하여 획득할 수 있는 정보가 제한적이기 때문이다. 이에 본 논문은 파생명사나 합성명사 후보가 포함된 어절뿐만 아니라 주변 및 전문에서 분석에 필요한 정보를 수집하여 이용하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 오분석된 파생명사나 합성명사에만 나타나는 저빈도 단어를 제거하고, 파생명사나 합성명사 후보의 주변 어휘들을 실마리로 이용하며, 문서 전역에서 동일한 파생명사나 합성명사 후보가 포함된 둘 이상의 어절을 비교분석하여 파생명사 및 합성명사 후보가 포함된 어절을 처리한다. 실험 결과 제안한 방법은 99.8%의 정확도와 95.3%의 재현율로 파생명사나 합성명사 후보가 포함된 어절을 올바르게 분석할 수 있었다.