• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.688-698
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• 2001

동형이의어는 문장에서 그와 함께 사용된 체언, 용언에 의해서 그의 의미를 확정지을 수 있다. 본 논문에서는 사전의 뜻풀이말에서 추출한 통계적 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템을 제안한다. 의미정보는 동형이의어를 포함하고 있는 사전의 뜻풀이말에서 체언(보통 명사)와 용언(형용사, 동사)을 추출하여 구성된다. 정확한 의미정보를 추출하기 위해서 사전 뜻풀이말의 유형을 두 가지로 분류하였다. 첫 번째 유형은 의미분별할 동형이의어와 표제어가 의미적으로 상-하의어 관계를 이루고 있는 경우로, 표제어의 뜻풀이말에서 동형이의어가 의미적으로 중심어이다. 이러한 상-하의어 관계는 의미계층 구조가 없는 경우에 활용할 수 있으며, 자료 부족 문제를 해결하기 위한 의미정보의 확장에 유용하다. 두 번째 유형은 동형이의어가 뜻풀이말의 중간에 사용된 경우이다. 본 논문에서 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템은 체언과 용언 의미정보를 모두 고려한 모델로, 체언과 용언이 동형이의어 중의성 해결에 영향을 주는 정도(가중치)를 결정하기 위하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 코퍼스(사전 뜻풀이말)로 실험한 결과, 체언과 용언의 가중치가 0.9/0.1일 때 평균 96.11%의 중의성 해결 정확률이 가장 높았다. 또한 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템의 일반성을 측정하기 위해, 학습되지 않은 외부 데이터 (국어 정보베이스 I과 ETRI 코퍼스 1,796 문장)로 실험한 결과 평균 80.73%의 정화률을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.425-429
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• 1998

본 논문은 문맥에서 추출한 가중치 정보를 이용한 한국어 동사의 의미 중의성 해소 모델을 제안한다. 중의성이 있는 단어가 쓰인 문장에서 그 단어의 의미 결정에 영향을 주는 단어들로 의미 결정자 벡터를 구성하고, 사전에서 그 단어의 의미 항목에 쓰인 단어들로 의미 항목 벡터를 구성한다. 목적 단어의 의미는 두 벡터간의 유사도 계산에 의해 결정된다. 벡터간의 유사도 계산은 사전에서 추출된 공기 관계와 목적 단어가 속한 문장에서 추출한 거리와 품사정보에 기반한 가중치 정보를 이용하여 이루어진다. 4개의 한국어 동사에 대해 내부실험과 외부실험을 하였다. 내부 실험은 84%의 정확률과 baseline을 기준으로 50%의 성능향상, 외부 실험은 75%의 정확률과 baseline을 기준으로 40 %의 성능향상을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.171-175
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• 2002

접사 처리는 복합명사 분석에서 중요한 문제인데 접사가 복합명사에 포함되어 있을 경우 여러 중의적 형태로의 분석이 가능하고 또한 미등록어 문제를 발생시킬 수 있기 때문이다. 단순한 접사 사전 정보만으로는 효율적인 분석을 수행할 수 없으므로 추가적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 접사로 인한 복합명사의 분석 중의성을 해소하기 위하여 명사의 의미 정보를 이용하는 방법에 대해 제안한다. 명사 의미 정보는 시소러스의 의미계층 정보로 최상위 계층 정보와 하위 4계층의 정보로 구성된다. 명사+접미사 형태의 의미 결합 정보를 구한 추, 접미사를 포함하는 복합명사의 단위 명사들 간의 의미 결합 정보를 구한다. 이렇게 구해진 명사들 간의 의미 결합 정보는 사전 정보에 추가되며 접사로 인한 중의적 분석 문제가 발생할 경우 명사들 간의 결합 정보를 이용하여 올바른 분석 후보를 선택한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.177-183
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• 2003

기존의 정보검색시스템이 사용자의 질의에 의해 키워드가 포함된 의미 있는 문서를 제공하는 시스템이라면, 질의응답시스템은 사용자 질의에 맞는 정답을 적절한 언어처리 기법을 통해 텍스트로부터 추출하여 제공하는 시스템이다. 이러한 언어처리 기법을 이용한 질의응답 시스템에서 시스템의 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 것이, 실세계의 지식을 저장하고 있는 지식베이스라 할 수 있다. 지식베이스가 가지고 있는 실세계의 지식을 어떻게 효율적으로 활용하느냐에 따라 질의 처리 분석과 정답 확률을 향상시킬 수 있는 것이다. 본 논문에서는 실세계의 지식을 어느 정도 체계적 의미적으로 반영하고 있는 것을 백과사전으로 판단하여, 백과사전의 '인물' 범주(category)를 중심으로 백과사전 지식베이스의 틀을 마련하고자 하였다. 또한 어휘의 계층적 구조를 중심으로 한 온톨로지를 백과사전 지식베이스와 유기적으로 연결시킴으로써 보다 의미 있는 지식베이스를 형성하는 방안을 모색하고자 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.334-340
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• 2001

본고는 올해 처음 시도하는 세종계획 관용표현 전자사전 구축에 관한 글이다. 본 전자사전이 완성되면 관용표현의 총체적 정보(형태, 통사, 의미, 화용 정보)를 수록하는 최초의 업적이 될 뿐만 아니라 실제 언어 자료에서 흔히 볼 수 있는 관습적 표현까지 모두 포괄하는 4만 표제어의 대규모 사전이 될 것이다. 본 사전에서는 관용표현의 형태 통사적 구성과 그 분포적 속성뿐 아니라, 관용표현이 가지는 논항의 존재 유무, 구조, 조사 통합 양상, 그리고 고정명사에 대한 수식어 제약, 어휘적 통사적 변형 양상, 선어말어미 제약, 어말어미 제약, 문장 유형 제약 등이 수록된다. 또한 각 논항의 의미역과 선택제약에 관한 정보, 그 외 다양한 의미 화용 정보 어원 표기 정보 등도 담기게 된다. 본고에서는 그러한 정보의 표기 양식을 하나하나 명시적으로 설명할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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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.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제4권1호
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• pp.92-100
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메니카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2000년도 하계 학술대회 발표 논문집
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• pp.92-100
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반문법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.414-421
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• 2001

본 논문에서는 한정된 영역을 대상으로 하는 질의응답 시스템에서 사용자의 질의를 해석하고 적당한 대답을 생성하기 위해 백과사전이나 일반사전 등과 같은 지식원에서 추출된 구조화된 지식을 사용하는 과정을 기술한다. 질의응답을 위하여 지식원은 그 단락의 의미에 따라 구조화되고 각 단락은 논리형식으로 변환되었으며, 논리형식 내 각 개체들은 사전 정의문에 따라 확장되었다. 이 구조화된 지식은 입력된 자연언어 질의문에서 질의의 의도를 추출하고, 질의에 포함되어 있는 지식에 의미속성을 부착하기 위해 사용된다. 지식원의 논리형식 변환을 위해 한국어의 논리형식이 도입되었으며, 사용된 지식원은 우리말 큰사전과 계몽백과사전의 30여개 질병정의문이다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.111-116
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• 2016

의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항인식(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.