• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.219-224
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• 2009

한국어 Propbank를 구축하기 위해서는 유사 동사를 군집화하고 군집에 포함되는 동사들의 구문 및 의미 특성을 모아놓은 정보가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 군집화의 초기 단계로써 개별 동사들의 격틀 구조에 기반하여 동사간의 유사도를 추정하여 유사 동사를 추출하고자 하였다. 본 연구는 개별 동사의 격틀 정보를 추출하기 위하여 세종 계획의 용언 사전과 KAIST 언어자원의 동사 격틀 사전을 활용하였다. 또한 격틀을 세분화하여 보다 상세한 격틀 정보를 생성하기 위하여 격틀이 가지고 있는 논항의 특성을 활용하였다. 동사의 유사도를 측정하기 위하여 개별 동사들은 벡터로 표현하였고, 벡터의 원소는 해당 동사가 다른 동사와 세분화된 격틀을 공유하는 정도로 하였다. 실험에서는 두 용언 사전에서 개별적으로 위의 과정을 진행하여 각 동사와 유사한 동사들을 추출하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.198-201
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• 2015

의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 UPropBank 격틀 사전과 UWordMap의 용언의 하위 범주 정보를 이용하여 의미역을 부착하였다. 실험 결과 80.125%의 정확률로 의미역을 부착하는 성능을 보였다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1376-1384
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• 2016

Computers require analytic and processing capability for all possibilities of human expression in order to process sentences like human beings. Linguistic information processing thus forms the initial basis. When analyzing a sentence syntactically, it is necessary to divide the sentence into components, find obligatory arguments focusing on predicates, identify the sentence core, and understand semantic relations between the arguments and predicates. In this study, the method applied a case frame dictionary based on The Korean Standard Dictionary of The National Institute of the Korean Language; in addition, we used a CRF Model that constructed subcategorization of predicates as featured in Korean Lexical Semantic Network (UWordMap) for semantic role labeling. Automatically tagged semantic roles based on the CRF model, which established the information of words, predicates, the case-frame dictionary and hypernyms of words as features, were used. This method demonstrated higher performance in comparison with the existing method, with accuracy rate of 83.13% as compared to 81.2%, respectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.254-261
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• 2006

형용사 분류에 격틀이 중요한 역할을 한다는 주장은 여러 연구에서 제기된 바 있다. 본 연구에서는 격틀이 의미 분류에 기여하는 바를 보다 체계적으로 검토하기 위하여 '격틀집합'을 활용한다. 격틀집합은 한 개의 어휘가 취할 수 있는 격틀의 집합을 말한다. 격틀집합에 근거하여 형용사를 분류할 경우, 의미적으로 연관성이 높은 그룹으로 나뉠 수 있다는 가설을 바탕으로 이러한 가설의 타당성을 검증하고 이를 입증하는 것이 본 연구의 목적이다. 아울러 본 연구에서는 그러한 가설을 검증하기 위한 구체적인 방법론을 제시한다. 격틀집합정보는 세종전자사전에 들어있는 어휘별 격틀정보를 추출하여 활용한다. 본 연구 결과 도출된 총 101개의 격틀집합 중에서 한 개의 격틀만을 갖는 유형과 어휘목록이 5개미만인 유형을 제외한 12개의 격틀집합이 주요 분석 대상으로, 본 연구에서는 그 중에서 6개를 자세히 분석한다. 격틀집합별 어휘들을 살펴보면 의미적 연관성이 파악되지 않는 어휘들도 일부 포함되어 있기는 하나, 대부분은 의미적으로 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다 이와 같은 방법론을 통해 국어 형용사 전체의 유형, 더 나아가 국어 용언을 분류하는데 본 연구의 가설과 방법론이 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.120-126
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• 2005

세종전자사전의 용언사전과 체언사전에 기재된 용언의 격틀과 명사의 의미부류는 문장의 의미분석을 위한 핵심적인 언어자원이다. 본 논문에서는 용언사전을 전산처리가 용이한 격틀사전으로 변형한 다음 이를 이용한 의미역 결정 시스템을 구축하였고 기계학습 방법에 기반한 의미역 결정 시스템과 혼합하여 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 방법에 대해 다루고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.269-272
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• 2000

본 논문에서는 ETRI에서 개발 중인 용언구에 기반한 한영 기계번역 시스템 CaptionEye/KE에 대하여 논술한다. CaptionEye/KE는 대량의 고품질 한-영 양방향 코퍼스로부터 추출된 격틀사전 및 대역패턴, 대역문 연결패턴 등의 언어 지식들을 바탕으로 하여, 한국어의 용언구 단위의 번역을 조합하여 전체 번역을 수행한다. CaptionEye/KE는 변환방식의 기계번역 시스템으로서, 크게 한국어 형태소 분석기, 한국어 구문 분석기, 부분 대역문 연결기, 부분 대역문 생성기, 대역문 선택/정련기, 영어형태소 생성기로 구성된다. 입력된 한국어 문장에 대해 형태소 분석 및 태깅을 수행한 후, 격틀사전을 이용하여 구문구조를 분석하고 의존 트리를 생성해 낸다. 이렇게 생성된 의존 트리로부터 대역문 연결패턴을 이용하여 용언구들간의 연결에 대한 번역을 수행한 후 대역패턴을 이용하여 각 용언구들을 번역하고 문장 정련과정을 거쳐 영어 문장을 최종 생성한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.99-103
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• 2012

의미 역 결정 (Semantic Role Labeling)은 문장 내의 술어-논항 요소들의 의미 관계를 결정하는 과정이다. 이를 위해서는 의미 표지 부착 말뭉치가 필요하지만 한국어의 경우 이 데이터가 매우 부족한 상황이다. 본 논문에서는 한국어 Proposition Bank(이하 PropBank) 말뭉치와 세종 용언 격틀 말뭉치 구축을 위한 의미 표지 부착 작업에 대해 설명한다. 표지 부착 작업은 말뭉치의 의존 관계를 사람이 파악하여 적절한 의미 역 태그를 다는 과정이고, 이 과정으로부터 얻은 말뭉치는 의미 역 결정을 위한 기계 학습 방법론의 훈련 자료로 이용된다. 이 과정에서 필요한 구문 표지 부착 밀뭉치로는 한국전자통신연구원의 구문표지 부착 말뭉치를, 그리고 언어자원으로는 한국어 PropBank의 frame file과 세종 용언 격틀 사전을 사용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.126-129
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• 2011

본 논문에서는 한국어 PropBank의 구축을 위한 동사의 프레임 파일 확장 및 구축에 대한 연구를 논한다. 문장 단위의 의미 분석에 있어서 가장 중요하다고 볼 수 있는 의미 역 결정을 위해서 필요한 언어자원중, PropBank는 동사의 술어-논항 구조를 태그해 놓은 말뭉치로써 가장 널리 쓰이는 언어자원 중 하나이다. PropBank는 크게 술어-논항 구조를 태그한 말뭉치와 개별 동사들의 논항 구조를 기술한 프레임 파일로 이루어져 있다. 한국어 PropBank 구축을 위해서는 구문 표지 부착 말뭉치에 술어-논항 구조의 표지 부착 작업 및 한국어 동사의 프레임 파일의 구축 및 확장이 이루어져야 하는데, 본 논문에서는 세종 계획에서 발표한 용언 격틀 파일을 사용하여 기존의 한국어 PropBank 프레임 파일을 확장하는 도구를 설계하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.167-172
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• 2004

백과사전에서 정답을 찾기 위한 정보 중의 하나로 구조분석 정보를 이용하기 위하여 의존 관계 분석을 통해 정확한 구조분석에 대한 연구를 하였다. 정답을 찾기 위한 대상이 되는 용언과 논항의 관계를 파악하기 위해 먼저 의존관계 분석의 모호성 정도를 줄이기 위해 문장을 구묶음으로 나누었고 나눠진 구묶음에서 중심어와 중심어에 해당하는 의미코드를 추출하였다. 이렇게 구분된 구묶음 간의 의존관계를 파악하기 위하여 주로 격틀과 의미코드에 의존하는 의미자질, 거리 자질, 격관계 자질, 절형태 자질을 이용하여 의존관계 모호성을 해소하였다. 백과사전의 특성상 생략되는 성분과 연속 동사 처리를 하여 보다 정확하게 백과사전 QA시스템에서 정답을 찾을 수 있는 정보를 제공하도록 하였다. 실험결과 동사구와 명사구의 의존관계는 89.43의 성능을 보였고 의존관계에 격을 부여한 경우는 78.40%의 정확율, 백과사전 후처리에 해당하는 복원은 68.23의 성능을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.35-39
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• 2012

의미역 결정에 있어 의미 표지 부착 말뭉치는 필수적이지만 한국어 의미 표지 부착 말뭉치는 영어나 중국어와 같은 언어에 비하여 구축이 미비한 상황이다. 본 논문에서는 한국어 의미 분석을 위한 한국어 Proposition Bank(이하 PropBank)와 세종 의미 표지 부착 말뭉치의 구축을 위한 소프트웨어 도구를 개발하였다. 본 논문에서 구현한 도구는 문장 성분의 의존관계를 이용하여 주어진 술어에 대한 논항을 찾아주고, PropBank 프레임 파일과 세종 용언 격틀 사전을 활용하여 사용자가 능률적으로 한국어 PropBank와 세종 의미 표지 부착 말뭉치를 구축할 수 있도록 하였다.