• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.946-950
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• 2010

기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권6호
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• pp.219-230
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• 2014

의존관계 분석은 문장의 어절 간에 의존소-지배소를 결정하는 작업이다. 용언은 문형 및 하위범주화 정보의 선택제약에 의해 다른 어절과의 의존관계를 형성한다. 본 논문은 형태소 분석 단계에서 동형이의어 분별된 용언의 문형을 이용하여 용언의 의존관계를 분석하는 방법을 제안한다. 특히, 형태소분석 단계에서 품사 및 동형이의어 태깅을 위해 사용하는 단계별 전이모델의 학습사전을 재활용하여 {명사+격조사, 용언} 간의 의존관계를 확정하는 방안을 제안하고 그의 정확률 및 영향을 분석한다. 동형이의어가 부착되고 의존관계로 변경된 21개의 세종구문분석말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 동형이의어 분별된 의존관계 분석 정확률이 80.38%로, 동형이의어가 분별되지 않은 의존관계분석에 비해 0.42%의 정확률 향상이 있었으며, 유의수준 1%의 검정통계량 Z는 ${\mid}Z{\mid}=4.63{\geq}z_{0.01}=2.33$으로 동형이의어 분별이 의존관계 분석에 영향이 있음을 보였다. 또한, 단계별 전이모델이 의존관계 분석 정확률에 약 7.14% 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.