• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.48-460
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• 2001

국어사전의 뜻풀이말은 표제어의 의미를 기술할 뿐만 아니라, 상위/하위개념, 부분-전체개념, 다의어, 동형이의어, 동의어, 반의어, 의미속성 등의 많은 의미정보를 내재하고 있다. 본 연구는 뜻풀이말에서 다양한 의미정보를 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 품사 및 구문 부착 말 뭉치를 구축하고, 이 말뭉치들로부터 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 통계적 방법에 기반한 문법규칙과 확률정보를 자동으로 추출한다. 본 연구의 뜻풀이말 구문분석기는 이를 이용한 확률적 차트파서이다. 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 문법규칙 및 확률정보는 파싱 과정의 명사구 중의성을 해소한다. 또한, 파싱 과정에서 생성되는 노드의 수를 줄이고 수행 속도를 높이기 위한 방법으로 문법 Factoring, Best-First 탐색 그리고 Viterbi 탐색의 방법을 이용한다. 문법규칙의 확률과 왼쪽 우선 파싱 그리고 왼쪽 우선 탐색 방법을 사용하여 실험한 결과, 왼쪽 우선 탐색 방식과 문법확률을 혼용하는 방식이 가장 정확한 결과를 보였으며 비학습 문장에 대해 51.74%의 재현률과 87.47%의 정확률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.236-241
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• 2008

This paper discusses a Korean-English machine translation method using expression patterns. The expression patterns are defined for the purpose of aligning Korean expressions with appropriate English expressions in semantic and expressive senses. This paper also argues to develop a new Korean syntax analysis method using agglutinative characteristics of Korean language, expression pattern concept, sentence partition concept, and incorporation of semantic structures as well in the parsing process. We defined a simple Korean grammar to show the possibility of new Korean syntax analysis method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.286-288
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• 2005

본 논문에서는 tree kernel을 이용 '단백질-단백질 작용' 내용 포함 문장의 추출 방법을 제시한다. Tree kernel은 convolution kernel의 하나로서, 이를 이용하여 파싱 트리(parsing tree)로 표현된 문장을 데이터로 하여 '단백질-단백질 작용' 내용을 포함하고 있는 문장을 그렇지 않은 문장으로부터 분류할 수 있다. 문장 전체를 데이터로 사용하는 것보다 관련 영역을 서브트리(sub-tree)로 추출하여 사용한 것이 더 효과적임을 확인할 수 있었고, kernel계산에 있어 파싱 트리의 태그 내용이 중요한 역할을 하기 때문에 이를 '단백질-단백질 작용'의 의미를 반영할 수 있도록 semantic하게 변환한 효과 및 트리의 길이에 따른 영향도 실험해 보았다. 문제에 사용된 데이터의 양이 다소 적었지만, 데이터 표현 방식에 따라 파싱이나 패턴기법을 이용한 기존의 방법과 비교해 좋은 성능을 보일 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.211-214
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• 2020

Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.1109-1112
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• 2003

시맨틱 웹은 웹 상의 정보에 의미를 부여하여 컴퓨터가 문서의 의미를 해석할 수 있도록 하기 위한 목적으로 제안된 것이다. 시맨틱 웹의 잘 정의된 의미를 다루기 위해서 RDF/RDFS, DAML+OIL, OWL 등의 웹 온톨로지 언어가 필요하다. 본 논문에서는 시맨틱 웹에서 사용되는 온톨로지 문서들을 이용하는 온톨로지 기반 지식 엔진 시스템에서 코어 엔진의 Ontology Access Layer에 해당되는 부분으로 웹 온톨로지 문서를 읽어서 Ontology Object Model로 생성해주는 기능을 하는 온톨로지 파서를 설계하였다. 논문에서 설계한 온톨로지 파서는 RDF, DAML+OIL, OWL 웹 온톨로지 문서들을 파싱하여 Ontology Object Model 을 생성한다. 그리고 파싱에 필요한 API를 제공해주며 문서를 읽고 저장해준다. 온톨로지 문서들의 Triple 값을 필요로 하는 시스템을 위해서 문서들의 Triple 형태의 결과 값도 제공해준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.146-154
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• 1994

한국어는 단어들 사이에 공백이 없는 미분절어이기 때문에, 한국어를 분석하기 위해서는 단어의 경계를 식별하는 분절이 선행되어야 한다. 분절은 쉽지 않은 과정이고 잘못된 분절은 구문분석, 의미 분석 단계에서 심각한 오류를 유발하기 때문에 형태소 분석의 중요한 작업중의 하나가 되어왔다. 기존의 한국어 분석 시스템들은 분절의 어려움으로 인하여 입력 문자열의 끝까지 읽은 후, 우에서 좌로 분석하는 two-pass 전략이나 단어들 사이에 공백을 삽입하여 처리하는 방법을 사용하였다. 또한 이 시스템들은 형태소 분석이 완결된 후, 파서에게 결과를 전달하는 순차적인 전략을 사용하였다. 본 논문은 영어의 분석과 같이 형태소 분석 동안에 파싱을 할 수 있는 one-pass 전략을 사용하여 한국어를 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 이를 위해 형태소 분석 방법으로써 확장된 최장일치법을 제시하며, 위 방법에서 생성되는 문제점인 다중-범주 구를 처리하기 위하여 다중-경로 LR 파싱을 제시한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.4
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• pp.96-101
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• 2010

The core study of semantic web is the efficiency of ontology parsing. The ontology parsing and inference is based on the significant information retrieval which is the ultimate purpose of semantic web. However, most existing ontology writing tools were not processing the efficient ontology parsing. Therefore, we design the two steps ontology parser for extracting the all facts, are included in the ontology, more fast in this study. In the first step, the token extractor collects the all tokens of ontology and the triple extractor extracts the statements in the collected tokens. In conclusion, we confirm that which is designed in this study, processes the ontology parsing more faster than the existing ontology parsers.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.8
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• pp.2113-2123
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• 1999

The partial free order feature of Korean makes grammar size represented by CFG too big and that's why grammar has to contain all the ordered words. There are some problems to parse spoken language, because spontaneous spoken language has special features such as meaningless words, repetitious speech, etc. So, in this paper, we define 'Core-Concept' as the necessary element for parsing and we describe grammar only using Core-Concept. And we can prevent grammar from becoming very large and reduce an additional parsing burden as we select. Core-Concept described in grammar as parsing element. Through this strategy, we present that the simplified grammar can give us more efficient method to get right results. Experiments show that our parsing strategy has an average of 98% or over success rate in correct parsing results.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.189-195
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• 1996

본 논문에서는 자연어를 통한 웹 정보검색 모델을 제시하고, 이를 위한 한국어 처리 방법을 소개한다. 자연어 질의에 대해 범주 문법에 기반한 구문 중심의 의미 파싱을 통해 QLF(quasi logical form)을 생성하며, 의미의 선택 제약 방법을 통해 모호성을 제거한다. QLF의 담화 처리를 통해 session 기반의 웹 검색을 실현할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.3
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• pp.203-210
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• 2016

Korean is free of omission of sentence elements and modifying scope, so managing it on morphological analyzer is better than parser. In this paper, we propose functional expansion methods of the morphological analyzer to ease the burden of parsing. This method is a longest phrase matching method. When the series of several morpheme have one syntax category by processing of Unknown-words, Compound verbs, Compound nouns, Numbers and Symbols, our method combines them into a syntactic unit. And then, it is to treat by giving them a semantic features as syntax unit. The proposed morphological analysis method removes unnecessary morphological ambiguities and deceases results of morphological analysis, so improves accuracy of tagger and parser. By empirical results, we found that our method deceases 73.4% of Parsing tree and 52.4% of parsing time on average.