• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.261-266
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• 2000

글을 이해하기 위해서는 어휘와 어휘간의 연결 및 전체 구조를 아는 것이 필요하다. 이는 비단 한국어뿐만 아니라 영어나 기타 다른 외국어에서도 마찬가지일 것이다. 본고는 두 가지를 고찰하기 위해 진행되었는데 우선 외국어로서 영어를 처리하는데 발생하는 구문적 중의성을 해결하는데 Garden Path Sentence(GPS), Late Closure(LC), PP의 세 문형에 따라 어떻게 해결하는지 알아보기 위한 것이다. 그리고 각 문형의 중의적 어절에서의 반응과 애매성 해소 어절에서의 반응에 따라 sysntactic module이 작용하는 것인지 알아보고자 한다. 예를 들어 "The boat floated down the streams sank"란 Garden Path 문장이 제시된 경우에 독자는 "sank"란 어휘가 제시되기 전까지 "floated"를 동사로 생각하게 되나 다음에 본동사인 "sank"가 제시될 경우 문장의 해석에 혼란을 갖게 될 것이다. 예문에서 "floated"가 문장에서 어떤 역할을 하는지 결정하는 것은 "sank"를 보고서야 가능하다. 이런 구문적 중의성을 해결하는 방식을 알아보기 위해 어절 단위로 제시된 자극을 읽는 자기 조절 읽기 과제(self-paced reading task)를 사용하였다. 각 어절을 읽는데 걸리는 시간을 측정한 실험 결과 GPS, PP, LC 모두 중의성을 지닌 영역이 중의성을 해소한 후와 각각 유형적으로 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 다만 GPS, CGPS, PP와 CPP는 어절 후반으로 갈수록 반응시간이 짧아졌다. 이는 우리나라 사람의 경우 외국어인 영어의 구문 중의성 해소는 구문 분석 단원(syntactic module)에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.많았다(P<0.05).조군인 Group 1에서보다 높은 수준으로 발현되었다. 하지만 $12.5{\;}\mu\textrm{g}/ml$의 T. denticola sonicated 추출물로 전처리한 Group 3에서는 IL-2와 IL-4의 수준이 유의성있게 억제되어 발현되었다 (p < 0.05). 이러한 결과를 통하여 T. denticola에서 추출된 면역억제 단백질이 Th1과 Th2의 cytokine 분비 기능을 억제하는 것으로 확인 되었으며 이 기전이 감염 근관에서 발견되는 T. denticola의 치수 및 치근단 질환에 대한 병인기전과 관련이 있는 것으로 사료된다.을 보였다. 본 실험 결과, $Depulpin^{\circledR}은{\;}Tempcanal^{\circledR}와{\;}Vitapex^{\circledR}$에 비해 높은 세포 독성을 보여주공 있으나, 좀 더 많은 임상적 검증이 필요할 것으로 사료된다.중요한 역할을 하는 것으로 추론할 수 있다.근관벽을 처리하는 것이 필요하다고 사료된다.크기에 의존하며, 또한 이러한 영향은 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막에 존재하는 AI의 함량이 높고, 초기에 증착된 막의 업자 크기가 작을 수록 클 것으로 여겨진다. 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간상에서는 뚜렷하게 경계

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.755-758
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• 2005

본 논문에서는 구문분석기의 어휘확장을 통해 구문분석의 성공률을 높이고자 하였다. 구문분석은 문장내 구성성분들이 가지는 통사적인 관련성을 파악하는 작업이다. 구문분석 실패의 가장 빈번한 원인 중의 하나는 미등록 어휘의 출현이다. 결여된 어휘문제를 해결하는 것은 구문분석의 성공률을 높이고, 원문이해 시스템을 보다 더 견고하게 하는데 관건으로 작용한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 구분분석기 LGPI+ 의 어휘 사전에 존재하지 않는 단어들을 또 다른 어휘자원인 WordNet을 이용하여 해결하고자 하였다. 구체적으로는, (1) 미등록 어휘를 WordNet에서 찾고, (2) 그 유의어 정보를 파악하여, (3) LGPI+ 어휘사전에 추가한다. 실험을 통하여 구문분석의 실패를 해결하고, 정확도와 성공률을 높일 수 있음을 확인하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.18 no.1
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• pp.103-110
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• 2015

Sentiment lexicon is an essential element for expressing sentiment on a text or recognizing sentiment from a text. We propose a graph-based semi-supervised learning method to construct a sentiment dictionary as sentiment lexicon set. In particular, we focus on the construction of domain-specific sentiment dictionary. The proposed method makes up a graph according to lexicons and proximity among lexicons, and sentiments of some lexicons which already know their sentiment values are propagated throughout all of the lexicons on the graph. There are two typical types of the sentiment lexicon, sentiment words and sentiment phrase, and we construct a sentiment dictionary by creating each graph of them and infer sentiment of all sentiment lexicons. In order to verify our proposed method, we constructed a sentiment dictionary specific to the movie domain, and conducted sentiment classification experiments with it. As a result, it have been shown that the classification performance using the sentiment dictionary is better than the other using typical general-purpose sentiment dictionary.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.75-82
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• 1997

이글은 한국어 형태소 분석시 발생하는 중의성의 유형에 대해서 논의하고, 그와 같은 여러 유형의 중의성의 발생율을 감소시키기 위한 방법으로써 '어절 정보 사전 시스템'의 구축을 강조하였다. 한국어 문서에 대한 형태소 분석시 발생하는 중의성은, 영어나 유럽어와는 달리, 어휘 형성 정보 뿐아니라 어절 형성 정보, 구문 구조에 관한 부분적인 정보까지도 제공되어야 비로소 해소될 수 있는 경우가 많아 이와 같은 정보를 얻어내기 위해서는 체계적으로 고안된 범용의 사전 (Lexicon)이 필요하다. 여기에서는 접사가 동반되어 구성될 수 있는 '파생 명사(Affixed Noun)'들의 경우에 논의의 범위를 제한하였다. 실제로, 체계적으로 구성된 하나의 파생어 사전은. 주어진 어절에 대한 형태소 분절시 발생할 수 있는 엄청난 수의 중의적 가능성을 해소해 줄 수 있는데. 이와 같은 사전을 구축하기 위해서는 단순어와 접사 사전이 모듈화되어 완성되어야 한다. 같은 방법으로 모든 합성어 유형에 대한 사전이 구축되고, 그러한 기본 형태들에 대한 '변화형' 사전이 결합되면 어절 정보를 갖춘 대용량의 한국어 MRD의 구현이 가능해질 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.432-435
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• 2012

지식정보화 사회로의 진입으로 언어처리의 필요성은 점차 확대되고 있으나, 현재의 언어처리 기술은 의미분석에 기반하지 않음으로써 많은 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 의미분석의 일환으로 접미사의 중의성 해소를 위해 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)을 이용한 접미파생명사 분석 방법을 제시한다. 세종 말뭉치에서 중의성 접미사를 포함한 32,647개의 문장을 대상으로 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN과 매핑되는 노드에 가중치를 부여한 뒤 이를 접미사 중의성 해소에 사용한다. 동형이의 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 25개의 동형이의접미사만을 대상으로 실험한 결과 91.83%의 정확률을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.45 no.2
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• pp.251-275
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• 2011

In this paper, we propose a novel kernel called a semantic parse tree kernel that extends the parse tree kernel previously studied to extract protein-protein interactions(PPIs) and shown prominent results. Among the drawbacks of the existing parse tree kernel is that it could degenerate the overall performance of PPI extraction because the kernel function may produce lower kernel values of two sentences than the actual analogy between them due to the simple comparison mechanisms handling only the superficial aspects of the constituting words. The new kernel can compute the lexical semantic similarity as well as the syntactic analogy between two parse trees of target sentences. In order to calculate the lexical semantic similarity, it incorporates context-based word sense disambiguation producing synsets in WordNet as its outputs, which, in turn, can be transformed into more general ones. In experiments, we introduced two new parameters: tree kernel decay factors, and degrees of abstracting lexical concepts which can accelerate the optimization of PPI extraction performance in addition to the conventional SVM's regularization factor. Through these multi-strategic experiments, we confirmed the pivotal role of the newly applied parameters. Additionally, the experimental results showed that semantic parse tree kernel is superior to the conventional kernels especially in the PPI classification tasks.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.92-98
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• 1999

본 논문에서는 연세대학교 컴퓨터과학과에서 연구되어 온 형태소 분석 시스템에 대해 설명한다. 연세대학교 자연 언어 처리 시스템의 기본적인 바탕은 무엇보다도 대량의 말뭉치를 기반으로 하고 있다는 점이다. 예컨대, 형태소 분석 사전은 말뭉치 처리에 의해 재구성 되었으며, 3000만 어절로부터 추출되어 수작업에 의해 다듬어진 어휘 데이터베이스는 형태소 분석 결과의 상당 부분을 제한하여 일차적인 중의성 해결의 역할을 담당한다. 또한 복합어 분석 역시 말뭉치에서 얻어진 사전을 바탕으로 이루어진다. 품사 태깅은 bigram hmm에 기반하고 있으며 어휘 규칙 등에 의한 후처리가 보강되어 있다. 이렇게 구성된 형태소 분석기 및 품사 태거는 구문 분석기와 함께 연결되어 이용되고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.470-475
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• 1999

문장을 이해하기 위해서는 각 단어를 이해한 후에 이 단어들이 문장 내에서 어떠한 기능을 담당하고 있는지 그 구조를 파악해야 한다. 한국어 정보 처리에 있어서 명칭성 실어증 환자는 어떠한 방식으로 이러한 문장 구조를 파악하는지 정상인과의 비교를 통해 그 특성을 살펴보고자 하는 데 본 연구의 목적이 있다. 실험 재료로는 구문 중의성 문장을 사용하였는데, 구문 중의성이란 가령 '정치가'와 같은 어절이 '정치+가(주격조사)'나, '정치+가(접미사)' 모두를 뜻할 수 있음을 말한다. 본 연구에서는 이러한 중의성을 이해하는 과정을 알아보기 위해 중의성 해결 지역에서의 읽기 시간(reading time)을 측정하였으며, 실험 과제는 자기 조절 읽기 과제(self-paced reading task)를 사용하였다. 그 결과 정상인 피험자와 마찬가지로 '정치가'와 같은 중의적 어절이 주어로 쓰였을 때에는 중의적 문장 / 비중의적 문장간의 차이가 없었으나 '명사+접사'로 해석해야 할 경우에는 둘 간의 차이가 크게 나타나 피험자였던 명칭성 실어증 환자의 경우 이러한 중의성을 해결하면서 읽는 데에는 손상이 없는 것으로 보였다. 단 전체적인 문장을 읽는데에는 시간이 오래 걸려 역시 문장을 읽고 이해하는 데에는 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 따라서, 명칭성 실어증 환자는 문장 산출의 어려움이 구문적 정보처리에서의 문제라기보다는 어휘 정보를 적절하게 인출하지 못하기 때문에 나타나는 것으로 추론된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.255-257
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• 2009

본 논문은 한국어의 통사적 중의성이 언어정보처리에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 어휘판단과제(lexical decision task)를 실시하였다. 명사의 의미와 동사의 의미로 중의적인 어절을 사용하여 각각의 빈도가 영향을 미치는지를 살펴보고자 하였다. 개별 품사 정보가 모두 영향을 미친다면 각각의 빈도가 영향을 미치게 되고 누적빈도 효과가 발생하여 개별 품사의 빈도와 동일한 비교조건에서의 반응시간보다 빠를 것이다. 실험 결과, 중의어절에서의 반응시간이 가장 빠르게 발생하였고 이를 통해 하나의 중의어절이 의미하는 개별적인 품사 의미가 모두 언어정보처리에 영향을 미친다는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.538-540
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• 2005

본 논문에서는 평균 상호정보량에 기반하고 복합명사 의미사전을 이용한 동음이의어 중의성 해소 기술에 대해서 소개한다. 평균 상호정보량을 이용한 방법은 사전의 뜻풀이를 이용하는 기존 방법의 자료부족문제를 완화시킨다. 복합명사 의미사전은 복합명사를 구성하는 단일영사들의 의미제약 관계를 이용하여 구축된다. 기 구축된 복합명사 의미사전은 어휘 의미 중의성의 정확률을 향상시키고, 연산 시간을 줄여 시스템의 효율성을 극대화시킨다. 평균 상호정보량을 이용한 실험에서는 $62.04\%$의 정확률로 LESK의 방법에 비해 $6.06\%$의 향상이 있었고, 복합명사 의미사전을 이용하였을 때는 $68.13\%$의 정확률로 $12.76\%$의 정확률 향상이 있었다.