• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.51-55
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• 2014

의미역 결정 (Semantic Role Labeling) 은 문장 내의 술어와 이들의 논항들의 의미 관계를 결정하는 과정을 뜻한다. 의미역 결정을 하기 위해서는 대량의 말뭉치와 다양한 언어 자원이 필요한데, 많은 경우에 PropBank 말뭉치가 사용된다. 한국어 PropBank는 다른 언어에 비해 자료가 적어 그것만을 가지고 의미역 결정을 하기에 적절하지 않다. 또한 한국어 의미 분석을 위해서 지금까지는 세종 말뭉치나 의미역이 활용되어 오기도 하였다. 따라서 한국어 의미역 결정에서는 한국어 PropBank 뿐만 아닌 세종 의미역 표지 부착 말뭉치의 구축 역시 요구되는데 말뭉치 구축 작업이 수동 부착 작업이기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이미 구축되어 있는 한국어 PropBank 의미역을 세종 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제시한다. 자동 변환을 위해서는 먼저 PropBank 의미역의 변환 후보 의미역을 구하여 이들 중에서 가장 적절한 의미역으로 변환한다. 자동 변환을 위해서는 크게 3 가지 특징을 활용하는데, 첫째는 변환 대상 논항의 의미 유사성이고, 둘째는 논항과 의미 관계를 가지고 있는 술어, 그리고 셋째는 논항과 결합되어 있는 조사이다. 이 세 가지 특징을 사용하여 정확한 의미역 변환을 위해 술어, 조사의 의미역 결합 확률 테이블을 구축한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.221-224
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• 2014

의미 표지 부착 작업은 구문 표지 부착된 문장의 술어-논항 구조를 파악하여 논항에 적절한 의미역을 부착하는 과정이다. 이 작업을 통하여 생성되는 의미 표지 부착 말뭉치는 의미역 결정에 있어서 절대적으로 필요한 자원이 된다. 의미 표지 부착 말뭉치로는 세계적으로 PropBank가 널리 활용되고 있는데 이를 한국어에 적용시키기 위해서는 PropBank 의미역과 Sejong 의미역 간의 자동 변환이 필요하다. 이전에 제안되었던 이종 의미역 간의 자동변환 방법에서는 명사 계층의 구조 정보를 반영하지 않았다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보강하기 위하여 명사 계층구조를 반영하여 한국어 PropBank 의미역을 Sejong 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 PropBank와 Sejong의 맵핑관계 중에서 1:N으로 맵핑되는 PropBank 의미역을 기준으로 명사 계층구조에서 변환 대상 의미역을 가지고 있는 단어와 변환 후보 의미역을 가진 단어들의 개념번호를 뽑아 두 단어 간의 거리를 측정한다. 그리고 레벨 당 가중치를 주어 유사도 계산을 하여 유사도가 적은 값으로 의미역을 자동 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 0.8의 성능을 보인다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.324-329
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• 2016

의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 것이다. 최근 의미역 결정 연구에는 의미역 말뭉치와 기계학습 알고리즘을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 순차적 레이블링 영역에서 좋은 성능을 보이고 있는 Bidirectional LSTM-CRFs 기반으로 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델을 제안한다. 제안한 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델은 분포가 고려되지 않은 모델에 비해 2.41%p 향상된 66.13%의 의미역 결정 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.324-329
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• 2016

의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 것이다. 최근 의미역 결정 연구에는 의미역 말뭉치와 기계학습 알고리즘을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 순차적 레이블링 영역에서 좋은 성능을 보이고 있는 Bidirectional LSTM-CRFs 기반으로 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델을 제안한다. 제안한 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델은 분포가 고려되지 않은 모델에 비해 2.41%p 향상된 66.13%의 의미역 결정 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.276-279
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• 2016

의미역 결정에서 하나의 의미 논항이 둘 이상의 의미역을 가지는 경우는 복수의 레이블을 할당하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 복수의 의미역을 가지는 항의 의미역 결정을 위한 새로운 자질을 제안한다. 복수의 의미역을 결정하기 위해서 체언보다 선행되어 나타나는 용언에 대한 자질을 추가하였다. 또한 문장의 용언에 따라 의미역을 결정하기 위해서 문장 내의 용언 수만큼 각각에 용언에 대한 의미역을 결정할 수 있도록 반복적으로 레이블링하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 실험 결과로 제안한 방법은 74.90%의 성능(F1)을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.319-325
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• 2001

본 논문은 세종 전자사전을 구성하고 있는 하위사전의 하나인 세종 용언전자사전에서 사용되는 의미역 기술체계 및 그 목록을 소개하는 논문이다. 본 논문은 2부로 구성되어 있다. 1부에서는 의미역이란 개념을 정의하고 의미역 기술의 의의를 순수언어학적 차원과 NLP의 응용 기존의 비판에 관하여 우리의 응용 차원에서 설명한다. 아울러 1부에서는 의미역 개념에 대한 기존의 비판에 관하여 우리의 입장을 밝힌다. 제 2부는 본론으로서 세종 용언전자사전에서 사용되는 의미여 기술체계 및 목록 그리고 그것이 지니는 의의를 소개하는 부분이다. 제 2부에서는 우선 세종 용언전자 사전이 의미역 기술 및 목록 확정을 위해서 채택하고 있는 원칙을 밝힌다. 그 다음에는 현재 세종 용언전자사전에서 사용하고 있는 의미역 목록을 각 의미역의 정의와 함께 소개한다. 끝으로 세종 용언전자사전의 틀 내에서 이루어지고 있는 의미역 기술이 갖는 의의와 현 의미역 기술체계가 지니고 있는 문제점을 지적한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.276-279
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• 2016

의미역 결정에서 하나의 의미 논항이 둘 이상의 의미역을 가지는 경우는 복수의 레이블을 할당하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 복수의 의미역을 가지는 항의 의미역 결정을 위한 새로운 자질을 제안한다. 복수의 의미역을 결정하기 위해서 체언보다 선행되어 나타나는 용언에 대한 자질을 추가하였다. 또한 문장의 용언에 따라 의미역을 결정하기 위해서 문장 내의 용언 수만큼 각각에 용언에 대한 의미역을 결정할 수 있도록 반복적으로 레이블링하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 실험 결과로 제안한 방법은 74.90%의 성능(F1)을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.251-254
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• 2014

의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제로, 기계학습에 의한 의미역을 부착하기 위해서는 의미역 부착 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서 격틀 사전을 사용하여 각 서술어의 논항의 의미역을 제한하여 작업자가 빠르게 의미역 말뭉치를 구축할 수 있도록 하는 의미역 반자동 부착 도구(UTagger-SR)를 개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.184-186
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• 2015

의미역 결정은 주어진 술어와 의존 관계에 있는 여러 논항들과 그 술어간의 의미 관계를 결정하는 것이다. 의미역 결정은 보통 대량의 말뭉치를 이용하여 분류의 관점에서 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서는 한국어 구문 표지 부착된 말뭉치에 구축한 의미역 표지 부착 말뭉치 10,000 문장을 이용한 자동 의미역 결정 방법을 제안한다. 특히, 한국어는 그 특성상 조사와 어미가 문법 관계뿐만 아니라 의미 관계 설정에도 매우 중요한 역할을 하기 때문에 기존의 의미역 결정 연구에서 미비했던 부분인 조사와 어미 정보를 개선하여 새로운 자질 (features) 로 설계하여 의미역 결정을 시도하였다. 기존의 다른 언어에서의 의미역 결정 연구에서 사용된 자질에 본 논문에서 제시된 접사 정보에 기반한 자질을 추가하게 되면 약 77.9%의 F1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 기존 연구에 비하여 약 10% 포인트 향상된 결과이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.44-47
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• 2014

한국어 의미역 결정(Semantic Role Labeling)은 주로 기계 학습에 의해 이루어지며 많은 말뭉치 자원을 필요로 한다. 그러나 한국어 의미역 결정 시스템에서 사용되는 Korean PropBank는 의미역 부착 말뭉치와 동사 격틀이 영어 PropBank의 1/8 수준에 불과하다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 시스템을 위해 의미역 부착 말뭉치와 동사 격틀을 확장하여 Korean PropBank를 확장 시키고자 한다. 의미역 부착 말뭉치를 만드는 일은 많은 자원과 시간이 소비되는 작업이다. 본 논문에서는 도메인 적응 기술을 적용해보고 기존의 학습 데이터를 활용하여, 적은 양의 새로운 학습 말뭉치만을 가지고 성능 하락을 최소화 할 수 있는지 실험을 통해 알아보고자 한다.