• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.216-221
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• 1996

변형 규칙 기반 품사 태거는 태깅 규칙을 코퍼스로부터 자동 학습할 수 있고, 견고하며 태깅 결과를 이해하고 분석하기가 쉽다는 장점을 갖는다. 이에 최근 한국어 특성을 고려한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거가 개발되었다. 하지만 이 시스템은 오류 어절의 어휘 정보를 사용하지 않으므로 수정 가능 오류에 대한 변형 규칙이 제대로 학습되지 못하며, 변형 규칙 적용 과정에 새로운 오류를 발생시킨다는 문제점이 있다. 이에 본 논문은 오류 어절의 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부변형 규칙 추출을 이용한 변형 규칙 기반 한국어 품사 태거의 개선 방안을 제안한다. 어휘 정보를 참조할 수 있는 세부 변형 규칙의 형태는 특정 문맥 C에서 어절 W의 어절 태그 ${\alpha}$를 어절 태그 ${\beta}$로 변형한다와 같다. 제안된 방법은 약 10만 어절 크기의 학습 코퍼스에서 57개의 세부 규칙을 학습하였고, 2만 어절 크기의 실험코퍼스에 적용한 결과 95.6%의 정확도를 보임으로써 기존의 변형 규칙 기반 품사 태거의 정확도를 약 15.4% 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.331-336
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• 2000

MATES/CK는 기계번역 시스템에서 전통적으로 사용하고 있는 세 단계(분석/변환/생성)에 의해서 중한 번역을 수행하는 시스템이다. MATES/CK는 시스템 성능을 높이기 위해 패턴 기반과 통계적 정보를 이용한다. 태거(Tagger)는 중국어 단어 분리를 최장일치법으로 수행하기 때문에 일부 단어에 대해 오류를 범하게 되고 품사(POS : Part Of Speech) 태깅 시 확률적 정보만 이용하여 특정 단어가 다 품사인 경우 그 단어에 대해 특정 품사만 태깅되는 문제점이 발생한다. 또한 중국어 및 외국어 인명 및 지명에 대한 미등록들에 대해서도 올바른 결과를 도출하지 못한다. 사전에 있어서 텍스트 기반으로 존재하여 이를 관리하기에 힘이 든다. 본 논문에서는 단어 분리 오류 및 품사 태깅 오류를 해결하기 위해 중국어 태깅 제약 규칙을 적용하는 방법을 제시하고 중국어 및 외국어 인명/지명에 대한 미등록어 처리방법을 제시한다. 또한 중국어 사전 관리에 대해 알아본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.92-98
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• 1999

본 논문에서는 연세대학교 컴퓨터과학과에서 연구되어 온 형태소 분석 시스템에 대해 설명한다. 연세대학교 자연 언어 처리 시스템의 기본적인 바탕은 무엇보다도 대량의 말뭉치를 기반으로 하고 있다는 점이다. 예컨대, 형태소 분석 사전은 말뭉치 처리에 의해 재구성 되었으며, 3000만 어절로부터 추출되어 수작업에 의해 다듬어진 어휘 데이터베이스는 형태소 분석 결과의 상당 부분을 제한하여 일차적인 중의성 해결의 역할을 담당한다. 또한 복합어 분석 역시 말뭉치에서 얻어진 사전을 바탕으로 이루어진다. 품사 태깅은 bigram hmm에 기반하고 있으며 어휘 규칙 등에 의한 후처리가 보강되어 있다. 이렇게 구성된 형태소 분석기 및 품사 태거는 구문 분석기와 함께 연결되어 이용되고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.143-146
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• 2017

심층학습 모델 중 LSTM-CRF는 개체명 인식, 품사 태깅과 같은 sequence labeling에서 우수한 성능을 보이고 있다. 한국어 개체명 인식에 대해서도 LSTM-CRF 모델을 기본 골격으로 단어, 형태소, 자모음, 품사, 기구축 사전 정보 등 다양한 정보와 외부 자원을 활용하여 성능을 높이는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이런 방법은 언어 자원과 성능이 좋은 자연어 처리 모듈(형태소 세그먼트, 품사 태거 등)이 없으면 사용할 수 없다. 본 논문에서는 LSTM-CRF와 최소한의 언어 자원을 사용하여 다국어에 대한 개체명 인식에 대한 성능을 평가한다. LSTM-CRF의 입력은 문자 기반의 n-gram 표상으로, 성능 평가에는 unigram 표상과 bigram 표상을 사용했다. 한국어, 일본어, 중국어에 대해 개체명 인식 성능 평가를 한 결과 한국어의 경우 bigram을 사용했을 때 78.54%의 성능을, 일본어와 중국어는 unigram을 사용했을 때 각 63.2%, 26.65%의 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.143-146
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• 2017

심층학습 모델 중 LSTM-CRF는 개체명 인식, 품사 태깅과 같은 sequence labeling에서 우수한 성능을 보이고 있다. 한국어 개체명 인식에 대해서도 LSTM-CRF 모델을 기본 골격으로 단어, 형태소, 자모음, 품사, 기구축 사전 정보 등 다양한 정보와 외부 자원을 활용하여 성능을 높이는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이런 방법은 언어 자원과 성능이 좋은 자연어 처리 모듈(형태소 세그먼트, 품사 태거 등)이 없으면 사용할 수 없다. 본 논문에서는 LSTM-CRF와 최소한의 언어 자원을 사용하여 다국어에 대한 개체명 인식에 대한 성능을 평가한다. LSTM-CRF의 입력은 문자 기반의 n-gram 표상으로, 성능 평가에는 unigram 표상과 bigram 표상을 사용했다. 한국어, 일본어, 중국어에 대해 개체명 인식 성능 평가를 한 결과 한국어의 경우 bigram을 사용했을 때 78.54%의 성능을, 일본어와 중국어는 unigram을 사용했을 때 각 63.2%, 26.65%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.100-106
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• 2014

URI spotting (탐지) 문제는 텍스트에 있는 단어열 중에서 URI로 대표되는 개체(entity)에 해당되는 것을 탐지하는 것이다. 이 문제는 두 개의 작은 문제를 순차적으로 해결하는 과제이다. 즉, 첫째는 어느 단어열이 URI에 해당하는 개체인가를 인식하는 것이고, 둘째는 개체 중의성 해소 문제로서 파악된 개체가 복수의 URI에 해당할 수 있는 의미적 모호성이 있을 때 그 URI중 하나를 선택하여 모호성을 해소하는 것이다. 이 논문은 디비피디아 URI를 대상으로 한다. URI 탐지 문제는 개체명 인식 문제와 비슷하나, URI(예를 들어 디비피디아 URI, 즉 Wikipedia 등재어)에 매핑될 수 있는 개체로 한정되므로 일반적인 개체명 인식 문제에서 단어열의 품사열이 기계학습의 자질로 들어가는 방법론과는 다른 자질을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 한국어 텍스트를 대상으로 한국어 디비피디아 URI 탐지문제로서 SVM을 이용한 개체경계 인식 방법을 제시하여, 일반적 개체명 인식에서 나타나는 품사태거의 오류파급효과를 없애고자 한다. 또한 개체중의성 해소 문제는 의미모호성이 주변 문장들의 토픽에 따라 달라지므로, LDA를 활용하며 이를 영어 디비피디아 URI탐지에서 쓰인 방법들과 비교한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.46-52
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• 2004

본 논문에서는 질의-응답 시스템의 질의에서 많이 나타나는 시간 표현을 인식하고, 인식한 시간 표현에 대해서 정규화 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 질의-응답 시스템의 도메인은 TV방송 스케줄, 날씨 정보이며, 이러한 도메인에서는 시간 표현이 매우 빈번하게 사용되기 때문에 질의에 나타나는 시간 표현을 정확하게 인식해서 정규화 하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 시간 표현을 의미와 기능에 따라 분류하고 각 유형마다 적절한 인식 및 정규화 기법을 사용한다. 질의에서 시간 표현은 시간 개체명 태거. 품사 태거, 시간 파서를 사용하여 인식하고, 시간 추론기와 시간 표현 사전을 이용하여 정규화 한다. TV방송 스케줄과 날씨 정보 도메인의 280개 질의에서 184개의 시간표현을 이용하여 평가한 결과, 시간 표현의 인식과 정규화는 각각 93%와 96%의 정확률, 97%와 93%의 재현율을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.151-156
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• 1999

텍스트로부터 명사를 추출하기 위해서 다양한 기법이 이용될 수 있는데, 본 논문에서는 학습 데이터를 이용하여 생성한 규칙과 사전을 이용하는 단순한 모델을 통해 명사를 효과적으로 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 사용한 모델은 기본적으로 명사, 어미, 술어 사전을 사용하고 있으며 명사 추정은 학습 데이터를 통해 생성한 규칙을 통해 이루어진다. 제안한 방법은 복잡한 언어학적 분석 없이 명사 추정이 가능하며, 복합명사 사전을 이용하지 않고 복합 명사를 추정할 수 있는 장점을 지니고 있다. 또한, 명사추정의 주 요소인 규칙이나 사전 등록어의 추가, 갱신 등이 용이하며, 필요한 경우에는 특정 분야의 텍스트 분석을 위한 새로운 사전의 추가가 가능하다. 제안한 방법을 이용해 "제1회 형태소 분석기 및 품사 태거 평가대회(MATEC '99')"의 명사 추출기 분야에 참가하였으며, 본 논문에서는 성능평가 결과를 제시하고 평가결과에 대한 분석을 기술하고 있다. 또한, 현재의 평가기준 중에서 적합하지 않은 부분을 규정하고 이를 기준으로 삼아 자체적으로 재평가한 평가결과를 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.137-144
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• 1999

LGKMA 시스템은 형태소 분석기와 품사 태거 및 명사 추출기로 구성되며, LG 종합기술원에서 연구 개발 중인 다국어 정보 검색, 음성 합성, 개인정보처리 에이전트 및 디지털 TV의 프로그램 안내문을 분석, 검색하는 EPG(Electronic Program Guide) 응용 둥 다양한 응용 프로그램에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 형태소 분석기와 태거의 기반 기술보다는 LGKMA(LG Korean Morphological Analyser)의 전반적인 구조와 다른 시스템과 비교했을 때의 특성, 그리고 실제 응용되는 사례를 소개하고자 한다. 또 표준화를 위해서 열렸던 MATEC99에 참가하기 위해서 수행했던 작업들을 보고한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.321-323
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• 2000

국어 사전은 자연 언어 처리에서 필요로 하는 많은 정보를 구조적으로 포함하고 있으므로, 사전으로부터 다양한 언어 지식을 자동으로 획득할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구는 이러한 자동 지식 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어 사전의 뜻풀이말 파서를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어 사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 구문 부착 말뭉치를 구축하고, 이 말뭉치로부터 통계적인 방법에 기반하여 문법 규칙과 확률을 자동으로 추출한다. 본 연구는 이를 응용한 확률적 차트 파서를 구현하는 것이다. 그 결과 고려대 태거보다 11.61%의 정확률 향상을 보였는데, 이로써 구문 구조 정보가 품사 태깅에도 유용함을 알 수 있었다.