• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.7
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• pp.571-579
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• 2009

A left-comer and look-ahead chart parsing algorithm suppresses the generation of meaningless intermediate structures, and thus, gains parsing speed-ups. However, the algorithm requires additional costs to maintain left-comer and look-ahead information throughout the parsing process. Albeit the additional costs, previous research shows that significant parsing speed-ups have been achieved for large-sized context-free grammars. In this paper, we perform similar experiments with a small-sized grammar. We still get parsing speed-ups, but relatively low. We also find that left-comer information has rather negative effects on parsing speed-ups.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.78-80
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• 2014

본 논문에서는 한국어 구문 분석을 위해 3차 의존 파싱 방법을 적용한 성능 결과를 제시한다. 3차 의존 파싱에서는 조부모 (grandparent) 노드 정보까지 참조함으로써 2차 자질의 한계를 넘어 보다 복잡하고 다양한 자질을 고려할 수 있다. 실험 결과 3차 의존 파싱은 기존의 2차 한국어 의존 파싱의 성능을 향상시켰다.

• Convergence Security Journal
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• v.5 no.4
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• pp.19-25
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• 2005

Threaded Tree is the data structure that can express parse stack as well as parse tree with LR parsing table. $Larchev\^{e}que$ makes Threaded Tree and Incremental Parsing with stack. This paper suggests the algorithm consisting of changed threaded tree without stack in order to reduce reparsing node and parsing speed. Also, it suggests incremental parsing algorithm to get rid of the reparsing process in node.

• 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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• 1996.10a
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• pp.452-463
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• 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.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.4
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• pp.91-99
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• 2006

The incremental parsing technique plays an important role in language-based environment which allows the incremental construction of a program. It improves the performance of a system by reanalyzing only the changed part of a program. The conventional incremental parsing uses the stack data structure in order to store the parsing information. In this paper, we suggest a threaded tree construction algorithm which parse by adding the threaded node address instead of using a stack data structure. We also suggest an incremental threaded tree construction which has incremental parsing process of five steps using the constructed threaded tree.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.91-93
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• 2003

디지털 비디오의 사용 증가로 인해 비디오의 인덱싱, 브라우징, 검색과 같은 서비스가 필요하게 되었다. 이와 같은 서비스의 효율적인 구축을 위한 단계 중, 비디오 파싱은 멀티미디어 애플리케이션에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 일반적으로. 비디오 파싱은 복잡한 연산을 하기 때문에. 전통적인 단일 컴퓨터에 의한 파싱 방법은 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제는 병렬 및 분산 컴퓨팅을 사용하여 파싱에 필요한 시간을 줄임으로써 해결할 수 있다. 본 논문에서는 이질 분산 환경의 멀티 컴퓨터를 사용한 세 가지 MPEG 비디오의 병렬 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 성능 평가에서는 제안한 스케쥴링 알고리즘의 speedup과 load balancing에 관하여 비교 실험하였으며, 제안한 스케쥴링 알고리즘을 통해 매우 좋은 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.9-13
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• 2016

Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 Stack LSTM 을 한국어 의존 파싱에 적용하기 위해 음절-태그과 형태소의 표상들을 결합 (hybrid)하여 단어 표상을 얻어내는 합성 방법을 제안한다. Sejong 테스트셋에서 실험 결과, 제안 단어표상 방법은 음절-태그 및 형태소를 이용한 방법을 더욱 개선시켜 UAS 93.65% (Rigid평가셋에서는 90.44%)의 우수한 성능을 보여주었다.

• 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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• 1996.10a
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• pp.484-488
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• 1996

LR 파싱은 프로그래밍 언어를 위한 빠른 파싱 방법을 제공한다. 그러나 이 방법의 단점은 자연어와 같은 다양한 모호성을 가지는 문법에 적합하지 못하다. 모호성을 가지는 문법은 파싱 테이블 상에서 충돌을 야기하게 되는데 이를 해결하는 방법에 대한 연구가 많이 있어 왔다. 문장이 길어질 경우 구문 분석 도중 이러한 모호성이 파싱 효율에 큰 영향을 미치게 되는데, 본 논문에서는 Shift 우선 전략으로 LR 파싱의 효율적인 특징을 유지하면서 이러한 충돌을 해결할 수 있음을 보인다.