의미 역 결정 (Semantic Role Labeling)은 문장의 각 요소들의 의미 관계를 파악하는 연구 분야로써 어휘 중의성 해소와 더불어 자연언어처리에서의 의미 분석에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 한국어의 경우에는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원이 구축되지 못하여 연구의 진행이 매우 미진한 상황이다. 본 논문에서는 의미 역 결정에 필요한 언어 자원 중에서 가장 널리 사용되고 있는 PropBank의 한국어 버전의 구축을 위한 시작 단계로써 자동 술어-논항 분석기를 개발하였다. 자동 술어-논항 분석기는 크게 의미 어휘 사전과 자동 술어-논항 추출기로 구성된다. 의미 어휘 사전은 한국어 동사의 격틀 정보를 구축한 사전이며 자동 술어-논항 추출기는 구문 표지 부착된 말뭉치로부터 특정 술어와 관련있는 논항의 의미 부류를 결정하는 모듈이다. 본 논문에서 개발된 자동 술어-논항 분석기는 향후 한국어 PropBank의 구축을 용이하게 할 것이며, 궁극적으로는 한국어 의미 역 결정에 큰 역할을 할 것이다.
영한 기계번역에서 전치사구의 해석 부착의 문제(Attachment Problem)와 의미 해석의 문제, 그리고 해석에 필요한 정보 획득의 문제가 있다. 이 세 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 전치사구 해석 시스템을 제시한다. 이 시스템은 규칙 제어기와 신경망의 하이브리드 구문해석 시스템, 격의미 해석 시스템, 그리고 신경망 의 입력 정보를 자동으로 생성하는 의미속성 생성기로 구성한다. 의미속성 생성기는 시스템의 입력이 되는 의미속성을 자동으로 생성하는 방법으로 인위적인 방법의 단점 을보완하여 객관성 있는 전치사구 해석을 하게 한다. 격의미 해석 시스템은 영한 기계 번역에 맞는 격의미를 찾아내어 자연스런 한국어 생성을 하게 하고 구문해석 시스템은 규칙 방법의 장점과 신경망 방법의 장점을 취한 하이브리드 방식의 시스템으로 전치사 구 부착의 문제를 해결한다.
한국어의 경우 동사와 형용사는 문장에서의 역할이 명사와는 다르며, 동사의 의미는 동반하는 논항의 의미적, 통사적 특성에 따라 분화되므로 근본적으로 논항과 함께 고려되어야 한다. 논항이라 함은 명제를 표시하는 방법 중 하나로 관계와 논항으로 표시하는 방법이 있는데, 여기서 관계는 문장의 동사, 형용사 또는 다른 관계항에 해당하며, 논항은 특정시간, 장소, 사람, 대상을 지칭하는 것으로서 흔히 명사에 해당한다. 본 논문에서는 동사간의 의미 유사도를 추정하기 위하여, 수동으로 구축한 의미역 표지부착 말뭉치인 한국어 PropBank의 의미역인 ARG1에 해당하는 명사들을 동사의 주요 논항으로 보았다. 그리고 이들 주요 논항간의 의미 거리를 '코어넷 한국어 명사편'에서 계산하여 동사별로 이를 합산함으로써 이 계산한 값을 동사의 유사도로 추정하였다. 또한 본 연구에서 제안된 방식과 '코어넷 한국어 동사편'에서 동사간의 거리를 계산한 값 사이의 상관계수를 구하여 보았다.
지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.
기존 연구에 따르면, 시소러스의 계층적 관계를 기반으로 압축한 의미 어휘 태그를 단어 의미 모호성 해소에 사용할 경우, 그 성능이 향상되었다. 본 논문에서는 시소러스를 사용하지 않고, 국어 사전에 포함된 단어의 의미 정의를 군집화하여 압축된 의미 어휘 태그를 만드는 방법을 제안한다. 또, 이를 이용하여 효율적으로 단어 의미 모호성을 해소하는 BERT 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 한국어 세종 의미 부착 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법의 성능이 F1 97.21%로 기존 방법의 성능 F1 95.58%보다 1.63%p 향상되었다.
한국어 구문 분석은 체언구 부착이나 부사구 부착의 문제를 가진다. 이런 부착의 문제는 많은 구문 모호성을 만들어 내어 올바른 의미를 가지는 파스 트리의 선택을 어렵게 한다. 한국어에서 이런 부착의 문제는 대부분 한국어 문장이 내포문을 포함하는 복문의 형태로 구성되어 있기 때문이다. 단문에서는 부착의 문제가 발생하지 않지만 복문에서는 체언구나 부사구가 어떤 용언에 부착하느냐에 따라 체언구 부착이나 부사구 부착의 문제가 발생한다. 따라서 용언이 가지는 정보를 이용하여 내포문의 범위를 결정해서 하나의 구문범주의 기능을 가지도록 분할한다. 이를 단문 분할이라 하며 문형이 가지는 필수격들을 최대로 부착하여 이루어진다. 단문분할을 하면 복문의 구조가 단문으로 바뀌므로 이런 부착의 문제가 자연스럽게 해결된다. 본 논문에서는 문형과 단문 분할을 이용하여 많은 구문 모호성을 해결할 수 있음을 제안한다.
본 연구에서는 기계 가독형 사전 정보를 이용하여 중의어 의미 태깅을 위한 학습에 사용될 양질의 의미부착 데이터를 자동 생성하여 중의어 태깅 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 중의어의 의미별로 특징있는 주변 단어를 원소로 갖는 의미그룹을 생성하고, 의미그룹내 중요 자질의 가중치 선정에 집중도 개념을 도입하여 태깅 정확도를 높인다. SENSEVAL-2 데이터를 사용하여 태깅 정확도를 평가한 결과 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 정확도를 향상시킨 것으로 나타났다.
의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항 인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.
자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.
어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.