• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.531-540
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• 2010

In this paper, we present a two-phase shallow semantic parsing method based on a maximum entropy model. The first phase is to recognize semantic arguments, i.e., argument identification. The second phase is to assign appropriate semantic roles to the recognized arguments, i.e., argument classification. Here, the performance of the first phase is crucial for the success of the entire system, because the second phase is performed on the regions recognized at the identification stage. In order to improve performances of the argument identification, we incorporate syntactic knowledge into its pre-processing step. More precisely, boundaries of the immediate clause and the upper clauses of a predicate obtained from clause identification are utilized for reducing the search space. Further, the distance on parse trees from the parent node of a predicate to the parent node of a parse constituent is exploited. Experimental results show that incorporation of syntactic knowledge and the separation of argument identification from the entire procedure enhance performances of the shallow semantic parsing system.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.1
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• pp.85-92
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• 2010

A shallow semantic parsing system analyzes the relationship that a syntactic constituent of the sentence has with a predicate. It identifies semantic arguments representing agent, patient, instrument, etc. of the predicate. In this study, we propose a two-phase shallow semantic parsing model which consists of the identification phase and the classification phase. We first find the boundary of semantic arguments from partial syntactic parsing results, and then assign appropriate semantic roles to the identified semantic arguments. By taking the sequential two-phase approach, we can alleviate the unbalanced class distribution problem, and select the features appropriate for each task. Experiments show the relative contribution of each phase on the test data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.276-279
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• 2011

문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.61-67
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• 2000

본고는 텍스트로 제시된 한국어 문장의 형태통사론적 오류와 의미적 논항결합시 하위범주화요건을 위배하는 논항선택 오류의 인식 및 판단에 따른 ERP(Event-Related Potential)를 검출하여, 이에 대한 문장이해과정의 시간추이적 양상을 연구의 대상으로 하였다. 참여한 피험자로부터 각각의 유형에 대한 통계분석 결과, 통사적 오류 추출에서 의미적 오류 추출에 이르기까지 기존의 연구에서 제시된 오류패턴 요소들(ELAN, N400, P600)을 확인하였으며, 아울러 한국어 문장이해과정의 특이성을 관찰할 수 있었다. 이를 통해 문장묵독시 일어나는 여러 종류의 문법오류에 대한 개별적 성격규명과 함께, 이들의 문법틀 내에서의 상호관계에 대한 일련의 가설설정이 이루어질 수 있으며, 또한 문장이해 메커니즘의 신경적 기전의 특성 규명으로 부수될 인간지능 모사가능성에 생리학적 토대가 더해 질 것으로 추정되는 바, 언어이해와 대뇌기전지형을 결정짓는 또 다른 규준이 될 것이다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.5
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• pp.73-85
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• 2011

Lots of valuable textual information is used to extract relations between named entities from literature. Composite kernel approach is proposed in this paper. The composite kernel approach calculates similarities based on the following information:(1) Phrase structure in convolution parse tree kernel that has shown encouraging results. (2) Predicate-argument structure patterns. In other words, the approach deals with syntactic structure as well as semantic structure using a reciprocal method. The proposed approach was evaluated using various types of test collections and it showed the better performance compared with those of previous approach using only information from syntactic structures. In addition, it showed the better performance than those of the state of the art approach.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.2
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• pp.135-148
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• 2012

This paper proposes a model for recognizing sentential paraphrases through Predicate-Argument Tuple (PAT)-based approximate alignment between two texts. We cast the paraphrase recognition problem as a binary classification by defining and applying various alignment features which could effectively express the semantic relatedness between two sentences. Experiment confirmed the potential of our approach and error analysis revealed various paraphrase patterns not being solved by our system, which can help us devise methods for further performance improvement.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.3 no.4
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• pp.240-244
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• 2002

Argument alternation in English sentences such as “load hay onto the truck" vs. “load the truck with hay" or “Bees are swarming in the. garden" vs. “The garden swarms with bees" present an interesting dilemma for linguistic theory in several ways. Along with each kind of syntactic rearrangement of arguments goes a subtle but significant and systematic change in the verb's meaning. This has been called as different terminology such as “Double-faced", “Verbal diathesis", and most commonly as “Argument alternation", Dowty adopts terminology: Agent-subject (A-subject) form and Location-subject (L-subject) form in referring the two kinds of sentences and analyses as well as describes their different properties. In this paper, I basically follow the Dowty(200l)'s assumption while surveying several linguists's analysis and show its theoretical adequacy. and show its theoretical adequacy.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.5
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• pp.662-667
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• 2022

Semantic role labeling task(SRL) is to extract predicate and arguments such as agent, patient, place, time. In the previously SRL task studies, a pipeline method extracting linguistic features of sentence has been proposed, but in this method, errors of each extraction work in the pipeline affect semantic role labeling performance. Therefore, methods using End-to-End neural network model have recently been proposed. In this paper, we propose a neural network model using the Biaffine Average Attention model for SRL task. The proposed model consists of a structure that can focus on the entire sentence information regardless of the distance between the predicate in the sentence and the arguments, instead of LSTM model that uses the surrounding information for prediction of a specific token proposed in the previous studies. For evaluation, we used F1 scores to compare two models based BERT model that proposed in existing studies using F1 scores, and found that 76.21% performance was higher than comparison models.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.267-272
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• 2000

본 연구에서는 한국어의 사·피동문을 실어증 환자가 처리하는 양상에 대하여 살펴보았다. 한국어의 사·피동문은 용언에 파생접사가 붙어 이루어지는 경우와 '-게 하다'나 '-어 지다'와 같이 구문 변형으로 하여, 실어증 환자에게 실험을 하였다. 실험에 참여한 환자는 명칭성 실어증 환자, 이해성 실어증 환자, 표현성 실어증 환자, 전반성 실어증 환자로 구성되어 있다. 본 실험에서는 단어 채워 넣기 과제(word completion task)를 사용하였다. 명칭성 실어증 환자의 경우 피동에서는 처리 오류를 보이는 반면, 사동에는 아무런 문제도 보이지 않았다. 표현성 실어증 환자의 경우, <피동-비변형>에서 오류를 많이 보였다. 이를 통해 한국어의 사·피동은 영어와 달리 통사상의 문제가 아니라는 결론을 내릴 수 있다. 즉 이미 사·피동 접사에 의해 파생된 단어가 어휘부에 저장되어 있고, 각 단어의 논항 정보에 따라 문장이 생성되는 것이다. 표현성 실어증 환자가 피동의 비변형에서 지배적인 오류를 보이는 것은 피동의 비변형이 타동사로서 변형인 피동형에 비해 하나의 논항을 더 취하기 때문이다. 이해성 실어증 환자의 경우 사·피동 생성에 별 어려움을 보이지 않았다. 이는 이해성 실어증 환자가 개별 어휘의 논항 정보에 손실을 적게 입고 있음을 시사하는 결과이다. 본 연구에서는 서로 다른 유형을 보이는 환자들을 대상으로 한국어의 사·피동의 처리양상을 대조한 결과, 첫재 사·피동은 서로 다른 통사, 의미상의 처리 양상을 보이고 있고, 둘째 파생접사가 결합된 형태로 어휘부에 저장되어 있는 개별 사·피동사에 의해 형성되는 것임을 확인하였다.d CO2 quantity causes flame temperature to fall since at high strain retes diluent effect is prevailing and at low strain rates the products inhibits chain branching. It is also found that the contribution of NO production by N2O and NO2 mechanisms are negligible and that thermal mechanism is concentrate on only the reaction zone. As strain rate and CO2 quantity increase, NO production is remarkably augmented.our 10%를 대용한 것이 무첨가한 것보다 많이 단단해졌음을 알 수 있었다. 혼합중의 반죽의 조사형 전자현미경 관찰로 amarans flour로 대체한 gluten이 단단해졌음을 알수 있었다. 유화제 stearly 칼슘, 혹은 hemicellulase를 amarans 10% 대체한 밀가루에 첨가하면 확연히 비용적을 증대시킬 수 있다는 사실을 알 수 있었다. quinoa는 명아주과 Chenopodium에 속하고 페루, 볼리비아 등의 고산지에서 재배 되어지는 것을 시료로 사용하였다. quinoa 분말은 중량의 5-20%을 quinoa를 대체하고 더욱이 분말중량에 대하여 0-200ppm의 lipase를 lipid(밀가루의 2-3배)에 대하여 품질개량제로서 이용했다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.1
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• pp.24-29
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• 2022

Semantic role labeling task used in various natural language processing fields, such as information extraction and question answering systems, is the task of identifying the arugments for a given sentence and predicate. Predicate used as semantic role labeling input are extracted using lexical analysis results such as POS-tagging, but the problem is that predicate can't extract all linguistic patterns because predicate in korean language has various patterns, depending on the meaning of sentence. In this paper, we propose a korean predicate recognition method using neural network model with pre-trained embedding models and lexical features. The experiments compare the performance on the hyper parameters of models and with or without the use of embedding models and lexical features. As a result, we confirm that the performance of the proposed neural network model was 92.63%.