인공지능, 딥러닝, 머신러닝 등이 괄목할만한 발전을 이루면서 2016년경부터 100여개의 언어를 비롯하여 가장 보편적으로 사용되어 온 Google Translate (구글기계번역기)는 자연언어처리(NLP) 분야와 외국어 학습 등 언어활용 분야에 독보적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 구글기계번역기, Google Translate에 있어서, 영어모국어화자가 가진 통사문법적-범주적 지식의 중요성과 그 영향력에 대해 살펴보고자 한다. Jackendoff (1999)는 맹인을 위한 독서기계(Reading Machine)등을 구축하려면 통사구조적 지식과 문법적 분해력(parsing)이 매우 중요하고, 적어도 현재의 컴퓨터는 엄청난 발전을 이루기는 하였으나, 인간의 두뇌를 따라갈 수 없다는 결론을 내렸다. Jackendoff가 논의했던 몇 가지 어휘항목과 통사구조적 중의성을 활용하여, Google Translate 기계발음번역기를 통해 그의 주장을 확인하는 실험을 실시하고, 그 결과를 분석하는 것이 이 논문의 목표이다. 이 연구는 Jackendoff의 주장처럼 L1 화자가 내재화한 통사문법적, 범주-구조적 지식은 NLP, 혹은 "독서기계"등의 구축에서 중요하며, 이는 Chomsky (1986, 2005)등에서 논의된 내재적언어 (I-language)의 핵심이라는 점을 시사한다.
주로 영어, 불어 등의 형상적 언어(configurational languages)의 구문 분석을 위해 개발된 범주 문법은 문장 구성 성분의 문장 내의 위치가 대체적으로 고정적이며 통사 기능이 그 위치로서 할당 되는 형상적 언어의 통사적인 특성에 따라 방향성의 개념을 도입하였다. 그러나 이 방향성 개념은 문장 구성 성분의 문장 내의 위치가 비교적 자유로운 한국어 등의 비형상적 언어(non-configurational languages)에 그대로 적용하기에는 많은 무리가 따른다. 심지어 형상적 언어에 적용하는 경우에도 도치나 외치된 문장 또 격리된 구조(unbounded dependency constructions)가 있는 문장들도 적절히 분석해 내지 못한다. 이런 이유로 본고에서는 범주 문법에 도입되어 있는 방향성을 재고하고 아울러 한국어 구문 분석과 문장 생성을 위한 범주 문법 적용상의 다섯 원칙을 제안한다.
이 글은 활용 개념과 수형도를 근간으로 기술되어 온 한국어 문법 모델에 대한 대안으로 표지 개념과 모빌 구조를 제시하고 이를 바탕으로 개발된 한국어 구문분석기의 특성을 소개하고자 한다. 먼저, 조사와 어미를 독자적인 토사 단위인 표지로 처리함으로써 국부 구조의 통사 범주와 문법적 기능을 명확하고 일관되게 구분할 수 있으며, 모빌 구조는 한국어의(상대적) 자유 어순 현상을 효과적으로 기술할 수 있다. 이에 의거한 문법 모형은 언어학적 지식과 구문분석 엔진 사이의 독립성을 향상시킴으로써 향후 구문분석기의 성능 개선을 보다 용이하게 한다. 이 글에서 소개하는 구문분석기는 언어학자에 의해 구축된 지식을 이용한다는 점에서 지식기반적이라고 할 수 있는데 여기에는 동사의 하위범주화 정보, 첨어 유형정보, 의미정보가 핵심적인 언어 지식으로 이용된다. 모빌 구조에 의한 구문분석은 국부 구조를 단순화함으로써 구문적 중의성을 최소화하며, 의미정보는 주어진 술어의 논항적 자격을 검증하는 기준으로 작용하여 구문적 중의성을 감소시키고 정확한 분석을 가능하게 한다.
본 논문은 문장의 통사구조, 의미구조, 형태구조 등을 동시에 그리고 독립적으로 생성되는 모듈로 보는 자율어휘문법을 기반으로 한국어의 이중대격에 대한 다모듈적 분석을 제시하는 것을 목적으로 한다. 통사중심주의적 이론들과 달리 본 논문은 이중대격 구문의 기능-논항구조와 더불어 역할구조와 정보구조를 통해 이중대격에 대한 의미론적 특성을 분석한다. 기능-논항구조에서 이중대격의 첫 번째 대격은 관계명사의 논항인 소유격과는 달리 술어의 논항이 되며, 역할구조에서는 수동자의 역할을 취하게 되어 그 결과 수동문의 주어가 될 수 있다. 반면에 이중대격 구문에서 두 번째 대격인 소유대상은 정보구조에서 초점영역이 된다. 즉, 이중대격의 사용 목적은 두 가지로 정리된다. 소유자를 수동자의 역할을 하는 독립된 논항으로 표현하는 동시에 소유대상을 초점으로 표현하고자 하는 화자의 의도를 나타내는 것이다. 이와 같은 이중대격의 의미론적 특성을 자율어휘문법의 기능-논항구조, 역할구조, 정보구조 등 세 개의 다차원적인 구조로 나타내므로 해서 이중대격에 대한 통합적 설명이 가능해진다.
언어의 통사, 의미, 형태 등 여러 다른 영역들을 동시에 그리고 독립적으로 생성되는 모듈로 보는 자율어휘문법을 기반으로 이중주격에 대한 의미론적 분석을 제시하는 것이 본 논문의 목적이다. 과거의 통사중심주의적 이론에서는 이중주격에 대한 분석방식으로 소유자인상, 예외적 격부여, 병합 등이 제시되었다. 통사중심주의적 이론과 달리 본 논문에서는 내적소유와 외적소유에 대한 기능-논항구조를 밝혀 이중주격에 대한 의미론적 분석을 제시한다. 이중주격에 사용되는 소유대상은 관계명사로 기능-논항구조에서 소유자를 논항으로 취하는 것으로 본다. 소유자에 해당되는 이 논항이 바로 관계명사와 결합하면 내적소유구문이 생성된다. 반면에 소유자가 공백상태인 경우 소유자와 공지시관계인 논항이 최종적으로 술어와 결합하여 그 결과 소유자가 주격으로 표현되는 외적소유구문이 생성된다. 외적소유의 기능-논항구조는 해당 문장이 내적소유와 달리 주격으로 표현된 소유자에 대해 서술하고 있음을 구조적으로 보여준다.
본 논문에서는 한.영 기계번역을 위한 한국어 품사 분류를 한다. 한국어 표준문법에서 제시되는 품사 분류 기준은 의미, 기능, 형식의 세 가지 기준을 적용하고 있으며, 자연언어처리에서도 같은 분류 기준을 바탕으로 하고 있다. 품사 분류에 여러 가지 기준을 적용하는 것은 문법구조 이해 및 품사 분류를 어렵게 한다. 또한 한.영 기계번역시 품사의 불일치로 전처리가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 하나의 기준을 적용하여 품사 분류를 한다. 방법으로 한국어 표준문법에 의하여 말뭉치에 태깅하고 문제점을 찾아내며, 새로운 기준에 의하여 품사 분류를 한다. 본 논문에서 분류된 품사는 한국어 문장에서 통사적 역할이 동일하고, 영에서의 사전 품사와 동일하다. 또한 품사 분류의 모호성을 제거하고, 한국어의 문장 구조를 명확히 표현하며, 한.영 기계번역시 패턴 매칭에 의한 목적언어 생성이 가능하다.
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
영어의 분리부정사구문을 통시적 연구인 문법화의 관점에서 중세영어이후 출현 동기를 살펴보고 COHA, COCA와 같은 코퍼스에 기반하여 주로 미국영어에 나타나는 현재영어(PDE)의 분리부정사의 정당성을 논의하는 것이 연구의 목표이다. 중세영어 이전에는 비문법적이었던 부정사 첨사인 to와 원형동사 사이에 부사 등이 위치하는 [to + 부사 + 동사] 형태의 분리부정사가 어떻게 현재영어에서는 문법적 구문이 되었는지에 대한 출현 동기와 정당성을 살펴본다. 문법화와 코퍼스의 실증적 자료에 기초하여 분리부정사구문의 문법성을 입증하고 영어 분리부정사구문의 출현에 관한 통시적 분석인 문법화 과정을 그 증거로 제시한다. 분리부정사가 왜 만들어지는가의 질문에 대한 답으로 동사이동의 소멸이라는 통시적 문법화를 들 수 있다. 코퍼스 자료에 기초한 통사·화용적인 이유는 표현의 명확성 즉, 탈중의성을 위한 것이거나 분리자인 부사를 통해 인상적인 강조를 하기 위한 것이다. 결론적으로 부사가 to와 원형동사를 분리할 것인가 말 것인가의 문제는 더 이상 문법적 논의의 대상이 아니며 앞으로도 분리부정사의 형태는 자연스러운 문법적 구문으로 문맥상 필요한 경우 더욱 증가하는 추세를 보일 것이다.
한 언어에 대한 포괄적인 언어정보 데이타베이스의 구축에 있어서는 수집된 텍스트에 대한 상세한 문법정보의 주석이 일차적 작업 대상이 된다. 이는 통사적 정보가 단순히 구문 분석상의 문제들을 해결하기 위한 정보를 제공해주는 것일 뿐 아니라 형태소 해석 및 문장 의미의 파악등 자연언어 이해시스템 전반의 성능을 향상시키는 데에 중요한 물을 차지하기 때문이다. 각개 단어의 문법적 기능에 대한 주석은 사전적 정의에 따른다면 "품사"로 표현할 수 있을 것이다. 그런데 품사는 각개 단어가 지니는 고유한 어휘의미적 정보이기보다는 구문구조에 의존적인 양상을 보인다. 이는 사전에 따라서 각개 단어에 대한 품사 정보가 달리 나타나는 점에서도 간취할 수 있는데, 한편으로 한국어 언어정보 데이타베이스 구축을 위한 문법적 주석에 있어서는 기존 사전의 품사정보에만 의존할 수는 없다는 문제점이 제기된다. 따라서 각 어휘들의 구문정보(흑은 품사정보)를 어떻게 기술할 것인가가 해결되어야 하는 것이다. 본 연구에서는 일차적으로 각 어휘들의 문장 안에서의 기능을 바탕으로 한 주석체계를 설정하고 그에 따라서 약 12만개의 문장에 대한 일차적 형식화를 수작업으로 처리하였다. 이는 향후 자동적으로 문법적 주석이 가능하도록 해주는 시스템의 개발을 지원하기 위한 언어정보의 수집에 목적을 둔 것인데, 이를 통해서 기존 국어사전에서의 언어정보상의 미비점을 수정 보완할 몇 가지 근거를 마련할 수 있었다.
본 논문에서는 결합범주문법으로 한국어를 처리할 때 구문분석과정에서 복잡도를 높이는 역할을 하는 spurious ambiguity와 구조적 모호성이 있는 명사구 접속에 대해서 논한다. 통사적 처리와 의미적 처리가 동시에 수행되는 결합범주문법의 특징을 사용해서 spurious ambiguity로 인해 발생하는 복잡도를 줄이는 방안을 제시하고 접속항에서 접속의 중심이 되는 명사들 간의 공기유사도를 이용해서 접속항 선정에서 발생하는 복잡도와 오분석을 줄이는 방안을 제시한 뒤 이의 개선방안을 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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