• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.343-346
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• 2018

기존의 의미역 결정은 먼저 구문 분석을 수행한 후에 해당 구문 분석 결과를 이용해 의미역 결정 테스크에 적용하는 파이프라인 방식으로 진행한다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 구문 파싱과 의미 파싱에 대해 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱과 의미역 파싱을 동시에 진행하도록 전이 액션을 확장한 의존 파싱 & 의미역 결정 통합 모델을 제안하고 실험 결과, Korean Prop Bank 의미역 결정 데이터 셋에서 파이프라인 방식 전이 기반 방식을 사용한 모델보다 논항 인식 및 분류(AIC) 성능에서 F1 기준 0.14% 높은 결과을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.287-291
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• 2020

본 연구에서는 한국어 의미 표상 자원 구축과 의미 파싱 성능 향상을 위한 데이터 자동 증강 방법을 제안하고 수동 구축 결과 대비 자동 변환 정확도를 보인다. 지도 학습 기반의 AMR 파싱 모델이 유의미한 성능에 도달하려면 대량의 주석 데이터가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 기성 언어 분석 기술 또는 기존에 구축된 말뭉치의 주석 정보를 바탕으로 Semi-AMR 데이터를 변환해내는 알고리즘을 제시하며, 자동 변환 결과는 Gold-standard 데이터에 대해 Smatch F1 0.46의 일치도를 보였다. 일정 수준 이상의 정확도를 보이는 자동 증강 데이터는 주석 프로젝트에 소요되는 비용을 경감시키는 데에 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.97-102
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• 1999

텍스트 요약이란 중요정보만을 추출하여 본래 텍스트의 의미를 전달하는 축약 과정이다. 인터넷을 통한 온라인 정보가 급증함에 따라 정보에 대한 처리와 신속한 내용 파악을 위한 효율적인 자동 텍스트 방법이 필요하다. 기존의 통계적 방법으로는 전체 텍스트의 구조적인 특징을 고려할 수가 없기 때문에, 생성된 요약문의 의미적 흐름이 부자연스럽고, 문장간 응집도가 떨어지게 된다. 수사학적 방법은 요약문을 생성하기 위해서 문장간의 접속관계를 이용한다. 수사 구조란 텍스트를 이루는 문장들간의 논리적인 결합관계로, 수사학적 방법은 이러한 결합관계를 파악하여 요약문을 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 표지들이 나타내는 접속 관계정보를 사용하여, 텍스트의 수사구조를 분석한 후 요약문을 생성하는 시스템을 구현한다. 수사구조 파싱 과정은 문장간의 수사구조 파싱과 문단간의 수사구조 파싱, 두 단계로 이루어진다. 파싱은 차트파싱 방법을 사용하여 상향식으로 진행된다. 입력된 문장들로부터 두 단계 파싱에 의해 전체 텍스트의 수사구조 트리를 생성하며, 생성된 트리에서 가중치를 계산하여 중요 문장들을 요약문으로 추출한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.189-192
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• 2003

분산 시스템의 관리를 위해서 시스템 내의 각 컴포넌트에서 발생되는 많은 이벤트 중에 의미 있는 이벤트를 효과적으로 찾아내는 이벤트 파싱 엔진이 필요하다. 본 논문에서는 유연성 있는 이벤트 파싱 엔진을 제안한다. 특히 이벤트 파싱 엔진의 내부 구현을 위해서 기존의 룰 기반 접근방법을 변형한 새로운 접근방법을 제시한다. 본 엔진에서는 룰의 조건과 액션을 스크립트 객체화한 스크립트 객체 기반 접근방법과 룰에 해당하는 이벤트들을 찾아낼 때 보다 효과적이 검색을 지원하는 이벤트 토큰 기반 방식을 사용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.377-385
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• 1996

여러 가지 의미를 갖고 있는 단어의 올바른 해석은 통사론적, 의미론적, 화용론적 지식을 요구하고 있다. 특히 본 논문에서 다루고자 하는 과제는 의미상 연결되어 있는 두 문장의 효과적인 해석을 통해 다의 단어의 애매성을 처리하는 방법에 관한 것이다. 이를 위해서 마커 전파를 근간으로 하는 메모리 기반 파싱에 이완법(relaxation)을 적용하여 양자의 유기적인 결합을 통한 확장된 메모리 기반 파싱 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 마커 전파가 제공하는 효율성을 유지하며, 이완법이 제공하는 효과성을 추구하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.313-319
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• 1997

한국어 의존 파싱에서는 불필요한 의존관계의 과다한 생성과 이에 따른 다수의 구문분석 결과 생성에 대처하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 한국어 의존 파싱 과정에서 생기는 불 필요한 의존관계에 따른 다수의 후보 의존 트리들에 대하여 통계/의미 정보를 활용하여 최적 트리를 결정하는 구문 분석 방법을 제안한다. 본 논문의 구문 분석에서 사용하는 통계/의미 정보는 구문구조부착 말뭉치(Tree Tagged Corpus)를 이용하여 구축한 술어 하위범주화 정보 사전에서 얻었으며, 이러한 정보를 활용한 구문 분석은 한국어 구문 분석의 모호성 해소에 적용되어 한국어 구문 분석의 정확도를 높인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.105-111
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• 2005

정형적인 프로그래밍 언어에서는 언어를 기계적으로 해석하기 위해 입력의 구조적인 형태를 구축하는 파싱이 필수적인 과정으로 여겨진다. 기계에 기반 해서 개발된 프로그래밍 언어와 달리, 인간의 자유로운 의사소통을 위해 형성된 자연어는 특유의 다양성으로 인해 어휘, 구문, 의미 분석이 매우 어렵다. 반대로 자연어 구조 분석이 성공적으로 이루어지면 응용 시스템의 성능 향상에 상당한 기여를 할 것이라고 여겨지고, 이로 인해 끊임없이 자연어 처리, 특히 구문 분석에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 파싱에 사용되는 문법 전체를 말뭉치로부터 자동 구축하여 영역별 이식성 및 문법의 효율성을 도모했다. 또한 확률적 차트 파싱 기법과 immediate-head 파싱 모델을 적용하여 기존 파싱 시스템의 성능 향상을 시도했다. 세종 말뭉치를 이용한 파서의 성능은 각각 LP/LR 78.98%/79.55%로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.257-261
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• 2022

본 연구에서는 한국어 AMR 자동 파싱을 하기 위해 seq2seq 방법론을 적용하였다. Seq2seq 방법론은 AMR 파싱 태스크를 자연어 문장을 바탕으로 선형화된(linearization) 그래프의 문자열을 번역해내는 과정을 거친다. 본고는 Transformer 모델을 파싱 모델로 적용하여 2020년 공개된 한국어 AMR와 자체적으로 구축된 한국어 <어린 왕자> AMR 데이터에서 실험을 진행하였다. 이 연구에서 seq2seq 방법론 기반 한국어 AMR 파싱의 성능은 Smatch F1-Score 0.30으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.833-836
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• 2010

RIA(Rich Internet Application)는 기존의 웹 애플리케이션 기술이 가진 평면적인 표현과 순차적인 프로세스를 다이나믹한 사용자 인터페이스와 데이터베이스의 연동을 통해 저렴한 비용으로 하나의 인터페이스에서 모든 프로세스가 처리 가능하도록 해주는 기술을 의미한다. 본 논문에서는 웹 표준(HTML/CSS)을 RIA로 확장한 문법을 해석 할 수 있는 RIA Generator를 제안한다. RIA Generator는 크게 두 부분으로 나뉘는데, 한 부분은 기존 HTML 및 CSS 소스와 확장된 RIA 문법을 파싱하는 부분이고, 나머지 한 부분은 파싱한 것을 의미에 따라 화면에 적절히 출력하는 부분이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.4
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• pp.958-963
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• 2008

Korean language has different structural properties which are controlled by semantic constraints of verbs. Also, most of Korean sentences are complex sentences which consisted of main clause and embedded clause. Therefore it is difficult to describe appropriate syntactic grammar or constraint for the Korean language and the Korean parsing causes various syntactic ambiguities. In this paper, we suggest how to describe CFG-based grammar using sentence patterns as syntactic constraint and solve syntactic ambiguities. To solve this, we classified 44 sentence patterns including complex sentences which have subordinate clause in Korean sentences and used it to reduce syntactic ambiguity. However, it is difficult to solve every syntactic ambiguity using the information of sentence patterns. So, we used semantic markers with semantic constraint. Semantic markers can be used to solve ambiguity by auxiliary particle or comitative case particle.