• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.627-635
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• 2008

An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.89-94
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• 1990

본 발표는 현대 한국어 어휘에 대한 공시적 시각 우위의 총체적 기술을 지향하는 대규모 언어사전의 동사항목 기술에서 고려되어야 할 통사.어휘 정보의 한 가지로 동족보어 구문의 문제를 다룬다. 한국어 동족보이 구문의 언어학적 분석을 바탕으로, (ㄱ) 기간 한국어 사전에서의 처리 현황을 검토하고; (ㄴ) 사전적 정보로서의 동족보어 구문의 속성을 좀 더 따져보며; (ㄷ) 동족보이 구문의 통사. 어휘 속성을 사전에 체계적으로 기록해야할 근거나, 이와 관련된 구체적 사전 기술의 방안을 제시해 본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.103-109
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• 2000

본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.201-203
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• 1998

한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.527-532
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• 1993

한국어 어휘부 구성에 기능동사(경동사) 구문에 관한 언어정보의 수록은 필수적이다. 범용적 대규모 한국어 어휘자료 database 구축을 위한 기능동사 구문과 언어학적 분석 기술과 관련하여 제기되는 여러 문제들 중에서 기능동사의 어휘적 한정의 문제는, 어휘부 중심의 논의를 펼칠 때, 각별한 중요성을 갖는다. 본 발표에서는 우선 확장된 기능동사 개념에 의거하여 기능동사 정보를 어휘부에 반드시 수록해야 할 논거를 제시하고, 기능동사의 어휘적 한정의 문제를 집중적으로 거론하고자 한다. 요점은 기능동사 구문이 서술명사와 기능동사의 결합에 의해 성립된다고 볼 때 이 두 범주의 어휘적 실현은 예측불가능한 제한적 결합관계에 의해 특징지어지므로, 일정한 서술명사와 결합 가능한 기능동사의 어휘적 형태를 어휘부에서 낱낱이 한정하고 기재하여야 하리라는 것이다. 이를 위한 필수적인 연구작업은 크게 상호보완적인 두 부분으로 이루어진다. 한편 한국어 서술명사의 총체를 목록화하고, 그 개별어휘 하나하나에 대해 가능한 기능동사 구문과, 구체적인 기능동사 어휘를 한정하는 것이 필요하다. 또 한편으로는 한국어 동사의 총체를 목록화하여, 그 개별어휘 하나하나의 가능한 통사적 실현을 체계화하는 과정에서 기능동사 용법을 빠짐없이 가려내는 작업이 요구된다고 보겠다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.35-41
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• 2008

이 논문은 각 문법 관계(grammatical relation)에서 선호되는 체언 어휘를 파악하고, 이 어휘들의 의미적 유형 및 그 위계를 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 80만 어절의 21세기 세종계획 구문분석 말뭉치에서 그 분포를 추출하고, 통계적 검증을 통해 각 문법 관계에서 선호되는 체언 어휘를 선별한다. 이 연구에서 관찰하는 문법 관계는 주어, 목적어, 용언수식어로 하며, 이들 문법 관계에서 선호되는 어휘 추출 대상 품사는 대명사, 고유명사, 일반명사로 한다. 한정성의 강도에 따라 주어 분포 경향이 나타나며, 이에 따라 대명사 > 고유명사 > 일반명사 순으로 주어 분포 경향이 나타난다. 그러나 일반적 예측과 다르게 한정성의 강도가 더 강한 것으로 알려진 대명사가 고유명사보다 목적어와 용언수식어에서 분포 경향이 더 강하여, 일반명사 > 대명사 > 고유명사의 순으로 분포 경향이 나타난다. 대명사, 고유명사, 일반명사는 공통적으로 주어에서는 사람 지시어, 목적어에서는 사물과 장소 지시어, 그리고 용언수식어에서는 시공간 표현이 선호되어 분포한다. 특히 대명사는 각 문법기능에서 인칭대명사의 경우 인칭에 따라, 그리고 지시대명사의 경우 원근칭에 따라 선호도의 차이를 보인다. 이러한 체언 어휘의 의미적 분포 특성은 문법 관계에 통사적 기능 외에도 의미적 경향이 반영된 것으로 고려될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.90-93
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• 2011

구분분석은 문장을 분석하여 문장의 구문 구조를 밝히는 작업으로, 문장이 길어질수록 문장의 중의성이 높아져 구문분석 복잡도를 증사시키고 성능이 떨어진다. 구문분석의 복잡도를 감소시키기 위한 방법 중 하나로 구묶음을 하는데 본 논문에서는 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 둘 이상의 연속된 명사, 대명사, 수사, 숫자와 이를 수식하는 관형사, 접두사 및 접미사를 묶어서 복합명사 상당어구라고 정의하고 복합명사 상당어구 인식 시스템을 제안한다. 본 논문은 복합명사 상당어구 인식을 기계학습을 이용한 태그 부착 문제로 간주하였다. 문장 내 띄어쓰기, 어절의 어휘 정보, 어절 내 형태소들의 품사 정보와 품사-어휘 정보를 함께 자질로 사용하였다. 실험을 위하여 세종 구문분석 말뭉치 7만여 문장을 학습과 평가에 사용했으며, 실험결과는 95.97%의 정확률과 95.11%의 재현율, 95.54%의 $F_1$-평가치를 보였고, 구문분석의 전처리로써 사용하였을 때 구문분석의 성능과 속도가 향상됨을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.110-115
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• 2000

자연 언어 처리의 구문 분석에서는 중의성 있는 결과가 많이 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는데 어휘정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있으며, 이러한 어휘정보와 이를 이용한 중의성 해소에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 부사에 의해 발생되는 중의성을 해소하기 위해 수식어 사전을 이용하여 구문 분석에서의 구조 중의성을 해소하였다. 수식어 사전의 어휘정보와 대상 말뭉치를 통해 각각의 부사에 대한 문법을 구성하고, 이를 이용하여 한국어 구문구조 분석에서 부사에 의해 발생되는 중의성을 줄일 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.276-280
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• 1998

구문 분석에 있어서 어휘 정보는 구문적 중의성을 해결하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 대량의 말뭉치로부터 추출된 공기 정보가 구문 분석에서 효과적으로 이용될 수 있음을 보인다. 첫째, 공기 정보로부터 보다 의미있는 연어를 추출하고 이를 구문 분석에 이용함으로써 보다 효율적인 파서의 구축이 가능함을 밝힌다. 둘째로는 대량의 말뭉치로부터 추출한 공기 정보가 구문 분석시 보조사나 조사 생략에 의한 격 중의성 혹은 관계 관형절에서 발생하는 명사구 이동에 따른 격 중의성의 해결에 적용될 수 있음을 보인다. 이를 위해 본 연구에서는 연세대학교 한국어 사전 편찬실의 연세 말뭉치 3,000만 어절과 KAIST 말뭉치 중 1,000만 어절로부터 <서술어, 명사, 격관계> 공기 정보를 추출하였다.