점진적 파싱은 기존의 입력 문자열에 대한 파싱 정보를 새로운 문자열의 파싱시에 이용하고자 하는 취지로 연구 개발되었다. 본 논문은 기존에 제안된 비단말 심볼을 미리보기(lookahead) 심볼로 포함시킨 점진적 LL(1) 파서를 개선시킨 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 오류가 발생한 상황에서 불필요한 작업을 반복적으로 수행하기에 시간적으로 비효율적이다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안을 제공한다.
트리접합문법의 LR상향식 파싱 방법을 제시한다.먼저 트리접합문법의 형식특성을 기술하기 위한 접합규칙 시스템을 도입하여 파싱과정을 효율적으로 수행할 수 있게 한다.트리접합문법은 문맥의존성을 갖고 있는데,접합 순간은 문맥자 유문법 체계로 기술할 수 있음을 보이고,이러한 특성을 기반으로 상향식 파싱방법을 유도한다.본 논문에서 제시한 LR상향식 파싱방법은 트리접합문법에 문맥자유문법의 파싱방법을 변형하여 적용할 수 있음을 보인다.
에디터 환경에서 사용자가 문법적으로 불완전한 문장을 입력하면, 에디터는 오류를 발견하고 적절한 오류 처리 루틴을 실행하게 된다. 대부분의 에디터는 에러를 발견하면 에러 발생 여부를 사용자에게 알리고, 에러 위치를 하이라이트 시켜 사용자가 오류를 수정할 수 있도록 해준다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 그러나, 기존 오류 처리 방법은 불완전한 문장에 대해 에러 처리만을 통보할 뿐 계속적인 파싱을 보장하지 못한다. 본 논문은 파서가 문법적으로 불완전한 입력 문장을 해당 문법에 따라 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 파스 트리의 부족한 부분을 완성함으로써 계속적인 파싱을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 사용자는 입력의 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있고, 불완전한 입력에 대한 계속적인 파싱을 보증 받을 수 있어 파싱 효율을 높일 수 있다.
본 논문은 멀티미디어 응용 환경하에서 트리 기반으로 MPV 파일을 용이하게 파싱(parsing)할 수 있는 MPV 파싱 방법 및 장치와 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 저장 매체에 관한 것으로, 본 논문에 따른 방법은, 엠피브이 파일에 포함되어 있는 자산 및/또는 엘리먼트 및/또는 메타데이터를 검출하는 단계; 검출된 자산 및/또는 엘리먼트 및/또는 메타데이터간의 상호 관계에 기초하여 엠피브이 파일에 대응되는 트리 구조를 갖는 트리 기반 데이터를 형성하는 단계: 트리 기반 데이터를 저장하는 단계: 저장된 트리 기반 데이터를 이용하여 엠피브 파일에 대한 파싱을 수행하는 단계를 포함하여 MPV 파일이 복잡한 포맷을 가져도 MPV 파서는 용이하게 MPV 파일을 파싱할 수 있다.
Xml 파서들의 벤치 마킹 결과에서 기존 파서와는 달리 JFlex와 BYacc/J를 사용한 Piccolo는 다른 파서들에 비해 0.5 ~ 1.5배 향상된 빠른 속도의 파싱 속도를 나타내었다. 하지만 XML Pull 모델의 표준 interface인 XPP(XML Pull Parser)가 제정되고 안정화됨에 따라서 MXP(XPP Version 3.0)[1]는 기존 XML 파서들과 달리 Parser Generator tool을 사용하여 가장 빠른 파싱 속도를 보였던 Piccolo 파서[2]보다도 빠른 파싱 속도를 나타내었고 이는 현 XML파서 중 가장 빠른 파싱 속도로 Pull 모델이 기존의 Object, Push 보다 빠른 모델이라는 점을 입증하였다. 본 논문에서는 Pull Parser를 구현하는데 있어 Piccolo에서 사용한 JFlex와 BYacc/J를 사용함으로 Pull 파서의 속도를 한층 더 높여 Piccolo, MXP 보다 빠른 파싱 속도를 내는 파서를 구현하기 위한 JFlex와 BYacc/J의 적용방안에 대해 연구하였다.
프로그래머는 프로그램 작성 중 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. 따라서, 사용자는 편집기가 제공하는 적절한 오류 처리 루틴을 통해 문법적으로 잘못된 문장에 대해 수정 작업을 실행해야 한다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 파서가 문법적으로 올바르지 않은 문장의 입력에 대해 해당 문법에 따라 빠진 부분을 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 성공적인 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안하고 실험한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있으며, 불완전 입력에 대해 계속적인 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.
대표적인 웹 문서의 표준인 XML(eXtensible Markup Language)은 문서의 구조와 내용을 기술하기 위해 태그(tag)로 이루어진 문법 구조를 이용한다. 일반적인 텍스트 에디터 환경에서 XML 문서에 입력되는 내용(contents)과 그것을 포함하는 태그의 쌍은 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. XML 문서를 작성하는 과정에서 문법적으로 불완전한 문장 입력은 정상적인 파싱을 보장하지 않는다. 본 논문은 XML 문서 편집기에 사용될 수 있는 XML 파서가 문법적으로 불충분한 문장의 입력에 대해 문법에 따라 빠진 부분을 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 사용자에게 성공적인 XML 문서 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 불완전 입력에 대해 일반적인 에러 처리에 따른 편집 중단 없이 계속적인 문서 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.
한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔으며 현재 가장 높은 성능을 보이고 있는 그래프 기반 파서인 Biaffine 어텐션 모델은 입력 시퀀스를 다층의 LSTM을 통해 인코딩 한 후 각각 별도의 MLP를 적용하여 의존소와 지배소에 대한 표상을 얻고 이를 Biaffine 어텐션을 통해 모든 의존소에 대한 지배소의 점수를 얻는 모델이다. 위의 Biaffine 어텐션 모델은 별도의 High-Order 정보를 활용하지 않는 first-order 파싱 모델이며 학습과정에서 어떠한 트리 관련 손실을 얻지 않는다. 본 연구에서는 같은 부모를 공유하는 형제 노드에 대한 점수를 모델링하고 정답 트리에 대한 조건부 확률을 모델링 하는 Second-Order TreeCRF 모델을 한국어 의존 파싱에 적용하여 실험 결과를 보인다.
한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔고 그 중 그래프 기반 의존 파싱 방법은 문장 내의 모든 단어에 대해 인코딩한 후 지배소, 의존소에 대한 MLP를 적용하여 각각 표상을 얻고 Biaffine 어텐션을 통해 모든 단어 쌍에 대한 그래프 점수를 얻고 트리를 생성하는 방법이 대표적이다. Biaffine 어텐션 모델에서 문장 내의 각 단어들은 구문 트리 내의 서브트리의 역할을 하지만 두 단어간의 의존성만을 판단하기 때문에 서브 트리의 정보를 이용할 수 없다는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 제안된 Span-Span(서브트리-서브트리)로의 서브트리 정보를 이용할 수 있도록 하는 기계 독해 기반 의존 파싱 모델을 한국어 구문 분석 데이터 셋에 적용하여 소폭의 성능향상을 얻었다.
일반 오토마톤은 다중 입력 전이를 허용하기에 과거 전이 경로가 필요한 경우에는 별도 작업이 필요하다. LR 오토마톤의 경우는 스택을 이용하여 과거 전이 경로를 저장한 후에 파싱 시에 이를 이용한다. 한편 과거 경로의 정보를 포함하도록 상태 구성이 가능한 경우에는 과거 정보 추적을 위한 오버헤드를 피할 수가 있다. 본 논문에서는 과거 전이에 의존하지 않는 단일 상태 파싱 오토마톤을 제안한다. 적용 가능한 문법 클래스는 LR 문법보다 작으나, 오토마톤의 상태가 과거 경로의 정보를 포함하기에 LR 오토마톤과 달리 파싱시에 과거 정보의 추적이 불필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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