• 제목/요약/키워드: 품사 태거

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기계학습 알고리즘에 근거한 단백질 이름의 자동 추출 (A Machine Learning Approach for Automatic Protein Name Extraction from Journal Articles)

  • 김정호;백은옥;이공주
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.259-261
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    • 2004
  • 생물학 분야의 문헌으로부터 유전자 및 단백질 이름을 추출하는 기술은 바이오 텍스트 마이닝 분야의 기반 기술로 그 중요성이 점차 증대되고 있다. 이 연구에서는 생물학 분야 문헌의 초록으로부터 하나의 토큰으로 구성된 single gene name은 물론 여러 개의 토큰으로 이루어진 multi gene name까지 유전자나 단백질의 이름을 자동으로 추출하는 시스템 TagGeN(Tagger for Gene Name)을 제안한다. TagGeN은 기존의 태거와 달리, 문자나 숫자 이외의 기호를 포함한 유전자나 단백질 이름의 품사 처리에 있어 개선 방안을 제시하고, 여러 토큰으로 이루어진 이름의 인식에 있어 나란한 두 토큰이 갖는 태그 정보를 이용한 조건부 확률에 근거하여 Markov 모델을 도입한다. 위와 같은 개선방안을 구현한 TagGeN은 성능면에서 기존의 유사시스템에 비해 recall 20.8%, precision 4.7%의 성능향상을 보임으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 효과를 입증한다.

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가중치를 가지는 의존관계를 이용한 구문분석 후보의 순위화 방법 (A Method for Ranking Candidate Parse Trees using Weighted Dependency Relation)

  • 류재민;김민호;권혁철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.924-927
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    • 2017
  • 통계 모형에 기반을 둔 구문분석기는 자료 부족 문제에 취약하거나 장거리 의존관계와 같은 특정 언어현상에 대한 처리가 어렵다는 단점이 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 본 연구진은 규칙에 기반을 둔 한국어 구문분석기를 개발하고 있다. 다른 구문 분석기와 다르게 형태소 단위 구문분석을 시도하며 생성 가능한 모든 구문분석 후보를 보여주는 것이 특징이다. 본 연구진의 기존 연구에서 개발한 한국어 구문분석기는 형태소의 입력순서와 구문분석 후보의 생성 순서에 의존하여 구문분석 후보를 순서화하였다. 그러나 생성되는 구문분석 후보 중 가장 정답에 가까운 구문분석 후보의 순위를 낮추기 위해서는 각 구문분석 트리가 특정한 점수를 가질 필요가 있다. 본 논문에서는 품사 태거(tagger)에서 출력하는 어절별 형태소의 순위에 따른 가중치, 수식 거리에 따른 가중치, 특정한 지배-의존 관계에 대한 가중치를 이용해 가중치 합을 가지는 구문분석 후보를 구성하고 이를 정렬하여 이전 연구보다 향상된 성능을 가진 한국어 구문분석기 모델을 제안한다. 실험은 본 연구진이 직접 구축한 평가데이터를 기반으로 진행하였으며 기존의 Unlabeled Attachment Score(UAS) 87.86%에서 제안 모델의 UAS 93.34%로 약 5.48의 성능향상을 확인할 수 있었다.

언어자료 검색을 위한 계층구조형 형태소 분석 프로그램 (The Layered Structural Tagging Program for Seaching)

  • 강용희
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.89-96
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    • 2001
  • 1999년 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍 이후 표준안에 대한 새로운 대안이나 문제제기등을 제시한 논문은 전무하다. 본 연구에서는 평가대회 참가 이후 표준안을 수정한 새로운 유형의 형태소 분석 프로그램을 제작하여 그 실용성과 앞으로의 발전 가능성과 문제점을 밝혀, 계층구조형의 형태소분석 시스템을 채택하고 있는 일본의 JUMAN을 참조 새로운 유형의 형태소 분석형식을 제시한다. 본 연구는 일본방송협회 방송기술연구소(이하 NHK기술 연구소)의 의뢰에 인한 것이며 어절단위의 표준안과 다른 형태소 단위를 기본요소로 삼고 있으며 활용형을 갖고 있는 용언에 대해서는 활용형의 전개를 하고 있다. 어절단위로 탈피한 이유는 형태소 분석의 기본요소로써 어절단위 보다는 형태소 단위를 기준으로 삼는 것이 생산성이 높다고 생각된다. 어절정보와 문장정보는 XML(extensible makrup language)등의 별도의 정보를 주는 방법을 채택했다. 음절말음이 자음인지 모음인지의 음운 정보에 따라 활용형을 차별했으며 표준안과 달리 명사의 종류와 개념을 세분화했다. 아울러 조사와 어미등의 검색어와 함께 음절을 형성하고 있는 비검색어 대상은 배제하는 프로그램과 표준안의 어절방식으로 출력하는 3가지 프로그램을 작성했다. 본 연구에서는 계층구조의 형태소분석 프로그램의 가능성과 한국어의 특성을 고려한 출력항목등을 고찰하는 것을 목적으로 한다.

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