차트 파싱 알고리즘에서는 입력 문장의 왼쪽에서 오른쪽으로 파싱을 진행하여야 한다는 제약이 따른다. 본 논문에서는 이러한 제약을 없앤 임의 순서 차트 파싱 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 입력 문장의 각 단어에 대하여 어떤 순서로 파싱을 하더라도 무방하다. 입력 문장의 왼쪽에서 오른쪽으로 파싱을 진행하는 것은 임의 순서로 파싱을 진행하는 것의 특수한 형태이므로 임의 순서 차트파싱 알고리즘에서도 입력 문장의 왼쪽에서 오른쪽으로 파싱을 하는 것이 가능하다. 제안된 알고리즘은 차트 파싱 알고리즘을 확장한 것으로서 제어 구조가 매우 단순하며 구현도 용이하다.
본 논문에서는 진화 연산 기법을 이용한 자연어 구운 분석 기법을 제시한다 기존의 확률 문맥 무관문법(PCFG)에 관한 연구는 차트 파싱 방법을 구문 분석을 위한 기법으로 가정하고 있다. 하지만, 차트 파싱은 문장의 길이가 늘어날수록 복잡도가 크게 증가하는 문제를 안고 있다. 따라서, 차트 파서의 대안으로서 진화 연산 기법을 사용하여 이 문제를 해결하였다. 진화 연산의 적합도 함수로는 생성된 파스트리의 확률을 사용하였다. 작은 규모의 자연어 문제에 적용한 결과, 진화 연산이 파싱 문제를 성공적으로 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 복합 단위 정보를 이용하여 모호성을 감소시키고 자연스러운 대역어 정보를 제공할 수 있는 차트파서를 기술한다. 복합 단위 정보를 사용하는 파싱은 태깅과 구문 분석 과정 사이에서 여러 단어들을 하나의 단위로 만들어서 형태론적/구문적 모호성과 파스 트리의 수를 감소시킨다. 우리는 Bottom-up 차트 파싱을 사용하는데, 이는 모호성 있는 태깅 결과가 많을수록 파스 트리의 생성 시간과 수의 증가를 초래하므로 복합 단위를 사용하여 파서에 대한 입력 단어의 수 및 모호성을 감소시켜 안정적인 파싱 결과를 얻을 수 있게 한다. 실험 결과는 복합 단위 정보를 사용한 차트 파싱이 차트들의 크기와 파스 트리의 수를 50%까지 감소시킴을 보여준다.
차트 파싱 알고리즘에서 left-corner와 look-ahead 정보를 이용하여 불필요한 중간 구조가 생성되지 않도록 함으로써 파싱 속도를 향상시키는 방법이 제안된 바 있다. left-corner와 look-ahead 정보를 이용할 경우 불필요한 중간 구조가 생성되지 않으므로 파싱 속도가 빨라지겠지만 이러한 정보를 유지 관리하고 참조하는 데 따른 추가 비용이 발생한다. 이러한 추가 비용이 발생함에도 불구하고 대규모 문법을 사용하여 파싱을 할 때에는 파싱 속도가 상당한 많이 향상되었다는 연구 결과가 있었다. 본 논문에서 는 소규모 문법을 사용했을 때 파싱 속도가 어느 정도 향상되는가를 관찰하는 실험을 하였다. 실험 결과 소규모의 문법에서는 파싱 속도 향상 정도가 상대적으로 낮았으며 left-corner 정보는 파싱 속도를 향상 시키는 것이 아니라 오히려 저해한다는 사실을 알 수 있었다.
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.
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.
대용어(anaphor)는 한 문장이나 문장과 문장간에 같은 요소가 되풀이될 때 언어 사용의 경제성(language economy)을 위하여 잉여적 표현을 제거하는 방법으로, 좀 더 간략한 언어 표현으로 대치하여 쓰는 현상이다. 따라서 본 논문에서는 중심어 주도의 단방향 활성 차트 파싱을 이용하여 한국어 문장내에서 야기되는 문맥 대용어의 해결 방안에 대해 제안한다. 이는 자연어를 입력으로 하는 실용목적의 자연어처리 시스템 구축에 있어 필수적으로 요구되는 부분이다. 대용어 해결을 위해 먼저 전산학적인 대용어 정의를 내리고, 대용어와 선행어사이의 의미 분류 및 대용어 해결 과정에 필요한 처리 조건등을 설정하였다 또한 파서내에 대용어 처리를 위해 사전내 자질구조로 ANAPMAJ, ANAPMIN, PERSON, NUM, INDEX자질을 추가하였고, 대용어 해결을 위한 알고리즘을 제안하였으며, 기존에 개발된 HPSG 파서가 처리하는 모든 문장에서 야기된 문맥 대용을 해결하여 파서이후의 응용 시스템에서 이용할 수 있는 내적 표현을 보다 분명하게 형식화하였다.
규칙 기반의 영한 기계번역 시스템의 구문 분석 시스템은 영어의 구문 구조를 기술하는 규칙 부분과 규칙을 적용하여 차트 파싱을 수행하는 실행 부분으로 구성된다. 구문 규칙은 문맥 자유 문법의 형식으로 기술되는데, 기술된 구문 규칙을 적용하여 파싱을 실행하는 실행 부분은 C 언어 함수로 표현되므로, 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환해야 한다. 본 논문에서는 문맥 자유 문법 형식으로 기술된 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환하는 도구인 구문 규칙 컴파일러를 개발하였다. 구문 규칙 컴파일러는 자동적으로 구문 규칙을 C 언어 함수로 변환함으로써 영한 기계번역 시스템의 성능 개선 과정에서 빈번하게 발생하는 구문 규칙의 생성과 수정을 용이하게 하여 번역 성능을 개선하는 작업을 지원한다.
본 논문에서는 한국어 특수구문의 처리를 위한 국어 구문 분석 시스템을 제안한다. 문법의 기술은 동사와 의미를 통합적으로 처리하는 HPSG를 채택하고, 파싱 기법으로는 한국어에 유리한 단방향 활성 차트 파싱을 사용한다. 본 논문의 파서는 포괄적인 문장 구조(보어-중심어 구조, 수식어-중심어 구조, 중심어-중심어 구조)의 처리뿐만 아니라, 실용적인 문장에서 많이 나타나는 보조용언 구몬, 사동문, 피동문, 명사화 어미, 존칭, 화계와 같은 특수구문에 대해서도 파싱을 할 수 있도록 구현되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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