• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.31-36
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• 2010

이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇 언어로 하여 단어 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류 전파 문제가 큰 단점이 된다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우, 단어 정렬 오류가 더 많고 이로 인해 잘못된 피봇 프레이즈가 선정되는 문제가 더욱 심각하다. 이런 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서, 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여 하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 추가적으로 적용했을 때, 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제22권1호
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• pp.57-78
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• 2011

패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.