• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2016.10a
• /
• pp.14-19
• /
• 2016

본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2016.10a
• /
• pp.14-19
• /
• 2016

본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존 경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착 모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.441-444
• /
• 2001

컴포넌트는 다수의 구현물들이 통합되어 요구되는 기능을 수행한다. 이렇게 다른 컴포넌트들과 공존하며 주어진 기능을 수행하기 위해서 컴포넌트간의 통신은 필수적이며 그들간의 의존관계는 반드시 존재하게 된다. 본 논문에서는 효율적인 컴포넌트의 통합 및 관리를 위하여 비즈니스 컴포넌트의 의존관계 모델을 분류한다. 비즈니스 컴포넌트의 의존관계를 범주화하기 위하여 비즈니스 컴포넌트 인터페이스의 유형을 살펴보고, 컴포넌트의 개념도 및 시스템 개발 라이프사이클의 핵심 단계에서 비즈니스 컴포넌트 관점을 도출하여 이것을 기반으로 비즈니스 컴포넌트 의존관계 모델을 제안한다. 본 논문에서 제시한 의존 관계 모델은 컴포넌트 기반 시스템이 대형화되고 복잡도가 증가함에 따라 이러한 시스템을 개발하는데 있어서 컴포넌트간의 의존 관계를 명확히 파악하고 그에 대한 적절한 관리를 할 수 있도록 하는데서 그 의의를 찾을 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2004.10d
• /
• pp.167-172
• /
• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1996.10a
• /
• pp.452-463
• /
• 1996

의존 문법을 사용한 의존 파싱에서 기본적인 단어(품사정보)들 사이의 의존 관계 검사에 의한 파싱 방법은 불필요한 의존 관계의 생성을 가져온다. 이러한 과생성을 해결하기 위하여 파싱 단계에서 보다 정교한 의존 파싱을 통해서 불필요한 의존 관계의 생성을 최소한으로 줄이는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 의존 파싱에서 최소한의 의존 관계를 생성하기 위하여 후보 의존소가 지배가능경로 상에서 술어 지배소와의 의존 관계 검사 시에 술어의 하위범주화 정보를 이용하는 효율적인 의존 파싱 방법을 제안한다. 이것은 의존 파싱의 다음 처리 단계인 의존 제약의 적용에 훨씬 부담을 덜어 줄 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1996.10a
• /
• pp.464-468
• /
• 1996

본 논문에서는 한국어 의존관계 파서의 정확성 및 효율성을 높이기 위해 구구조 내의 지역적 수식 특성을 반영할 수 있는 지역 의존관계의 사용을 제안한다. 의존문법은 자유어순 언어를 잘 설명할 수 있는 장점이 있지만, 전체 문장구조에 관한 의존제약이 너무 미약하기 때문에 단순히 어절간 구문 의존 제약만으로는 원하지 않는 분석 결과가 너무 많이 생성된다. 그러나 자유어순 언어라 하더라도 지역적인 구구조에는 일정한 어순 제약이 존재한다. 명사구, 용언구 등과 같은 구구조를 분석해 보면 수식어의 지배소는 반드시 그 구 안에 있다. 이러한 구조 정보에 기반을 둔 지역 의존관계 규칙을 이용하면 하나의 의존소에 대해서 지배소로 사용될 수 있는 어절의 범위를 제한하여, 원하지 않는 분석 결과를 줄일 수 있다. 한국어는 기본 문장 구조가 그대로 사용되기보다는 하나 이상의 수의 요소들이 첨가되어 보다 긴 문장 구조로 사용되는 경우가 많기 때문에, 본 논문에서 제안한 방법은 시스템 전체의 성능 및 효율을 크게 향상시킬 수 있다. 실험에서는 파싱의 첫 번째 단계에서 지역 의존관계 규칙을 사용하였을 경우 사용하지 않았을 때에 비해서 의존관계의 수가 평균 69% 정도로 줄어들었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.3 no.6
• /
• pp.219-230
• /
• 2014

An analysis of dependency relation is a job that determines the governor and the dependent between words in sentence. The dependency relation of predicate is established by patterns and selectional restriction of subcategorization of the predicate. This paper proposes a method of analysis of Korean dependency relation using homograph predicate disambiguated in morphology analysis phase. The disambiguated homograph predicates has each different pattern. Especially reusing a stage transition training dictionary used during tagging POS and homograph, we propose a method of fixing the dependency relation of {noun+postposition, predicate}, and we analyze the accuracy and an effect of homograph for analysis of dependency relation. We used the Sejong Phrase Structured Corpus for experiment. We transformed the phrase structured corpus to dependency relation structure and tagged homograph. From the experiment, the accuracy of dependency relation by disambiguating homograph is 80.38%, the accuracy is increased by 0.42% compared with one of undisambiguated homograph. The Z-values in statistical hypothesis testing with significance level 1% is ${\mid}Z{\mid}=4.63{\geq}z_{0.01}=2.33$. So we can conclude that the homograph affects on analysis of dependency relation, and the stage transition training dictionary used in tagging POS and homograph affects 7.14% on the accuracy of dependency relation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.507-510
• /
• 2001

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 특히 의존 문법 생성을 위해 확률 재추정 알고리즘을 의존문법생성에 맞도록 변형하여 학습하였으며 정확한 문법 생성 및 회귀데이터(Data Sparseness)문제 해결을 위해서 구성요소의 대표 지배소들 간의 의존관계 만을 학습했던 기존 연구와는 달리 구성요소 내부의 의존관계까지 학습하는 방법을 제안한다. KAIST 의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 25,000 문장의 Tagged Corpus 을 가지고 한국어 확률 의존 문법 학습을 시도 하였다. 그 결과 초기문법을 10.97% 에서 23.73% 까지 줄인 2,349 개의 정확한 문법을 얻을 수 있었다. 문법의 정확성을 실험 하기 위해 350 개의 실험문장을 Parsing 한 결과 69.61%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 구성요소 내부의 의존관계 학습으로 얻어진 의존문법이 더 정확했으며, 회귀데이터 문제 또한 극복할 수 있음을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.31 no.5
• /
• pp.577-585
• /
• 2004

Storing and estimating the high order probability distribution of classifiers and class labels is exponentially complex and unmanageable without an assumption or an approximation, so we rely on an approximation scheme using the dependency. In this paper, as an extended study of the second-order dependency-based approximation, the probability distribution is optimally approximated by the third-order dependency. The proposed third-order dependency-based approximation is applied to the combination of multiple classifiers recognizing handwritten numerals from Concordia University and the University of California, Irvine and its usefulness is demonstrated through the experiments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2007.10a
• /
• pp.91-98
• /
• 2007

한국어에서 절들의 의존관계를 밝히는 작업은 구문 분석 작업에서 가장 어려운 작업들 중에 하나로 인식되고 있다. 절의 의존관계를 파악하는 일은 표면적으로 나타나는 정보만을 가지고 처리할 수 없고, 의미 정보 같은 추가적인 정보가 필요할 것으로 판단하고 처리해왔다. 본 논문에서는 추가적인 정보를 사용하지 않고, 문장에서 얻을 수 있는 표면적인 정보만을 사용하여 절들 간의 의존관계를 파악하는 방법을 제안한다. 문장에서 얻을 수 있는 표면적인 정보는 문장의 구문 정보(tree structure information)와 어휘 및 거리 정보를 가지고 있는 정적인 정보(static information)로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 절들 간의 의존 관계 파악을 위하여 구문 정보 및 어휘정보 등을 하나 이상의 커널의 결합해서 사용하는 복합 커널(composite kernel)을 제안하고, 이 커널에 맞는 다양한 인스턴스 공간의 설정을 제안한다. 실험 데이터는 구문 트리로 표현된 STEP 2000코퍼스를 사용하였다. 실험은 최적화된 인스턴스 공간을 절들 간의 의존관계 파악 및 문장 수준에서 성능을 검정하였다. 관계 인스턴스 공간은 절들 간의 연결을 기준으로 Path-enclosed Tree와 Flattened Path-enclosed Tree로, 하부절(관형절)의 표현 유무로 Complete Tree, Contex-sensitive Tree, Simple Tree로 나누어 각각의 조합으로 실험하여 결정하였다. 그리고 결정된 인스턴스 공간에서 복합커널을 사용한 방법이 좋은 성능을 발휘함을 보였다.