한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하는 SOV 구조의 언어이다. 또한, 조사나 어미와 같은 기능어의 발달은 물론 관형절은 내포하는 문장이 주류를 이룬다. 따라서 한국어의 구문분석은 부착에 따른 많은 구문 모호성이 발생하게 된다. 본 논문에서는 조건단일화 기반의 CFG문법을 기술하고 문형을 구문 제약으로 하여 구문모호성을 해결하는 방안을 제시한다. 문형은 한국어의 특성을 용언의 하위범주화에 맞게 재분류한 문장의 구조적 유형을 말한다. 본 논문에서 제안하는 문형은 동사와 형용사를 구분하여 39가지로 설정하였다. 이런 문형 정보를 이용하여 관형형 어미를 갖는 용언이 최대의 정보를 가지도록 함으로써 관형절에서 발생하는 부사 및 체언구 부착의 문제가 해결된다. 또한 문형은 이중주어나 이중 목적어 문장을 처리할 수가 있어 한국어에서 발생하는 많은 구문모호성을 해결할 수 있다.
이 논문은 한국어 교육에서 문형 전자 사전을 바탕으로 하는 자동문형 검사기를 설계하기 위해 문형의 출현 빈도와 사용 빈도 조사를 목적으로 하였다. 먼저 한국어 교육에서의 문형의 개념을 정의하고 그 유형을 구문 문형과 표현 문형으로 나누어 분류하였다. 서술어 중심의 구문 문형과 의존명사, 어미, 조사가 중심인 표현 문형이 학습자 코퍼스에서 어떻게 나타나는지 분석하였다. 학습자 코퍼스는 학습자들이 꼭 배워야 하는 것으로 표준 코퍼스와 학습자들의 생산물인 오류 코퍼스로 나누어 구축하였다. 한국어 교재로 구성된 표준 코퍼스에서의 문형 출현 빈도와 학습자들이 직접 작성한 글을 모은 오류 코퍼스에서 어떻게 문형이 사용되고 있는지 사용 빈도를 조사하였다. 학습자들의 문형 사용 빈도순은 문형 전자 사전에 기술되고, 이것은 문형 검색 속도를 최적화할 것이다.
한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하며 대부분의 한국어 문장은 주절과 내포문을 가지는 복문으로 구성되어 있다. 따라서 한국어에 맞는 구문 문법이나 구문 제약을 기술하는 것은 매우 어렵고 한국어를 파싱 하면 다양한 구문 모호성이 발생한다. 본 논문에서는 구문 제약으로 문형(sentence patterns)을 사용하는 CFG기반의 문법을 기술하여 구문 모호성을 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 내포문을 포함하는 복문도 문형으로 분류하였으며 44개의 문형을 사용한다. 그러나 한국어 특성상 문형 정보만으로는 모든 구문 모호성을 해결할 수가 없기 때문에 문형에 의미 제약(semantic constraint)을 가한 의미 지표(semantic marker)를 사용하여 파싱을 수행한다. 의미 지표는 보조사의 처리나 공동격 조사에 의해 발생되는 구문 모호성을 해결하는데 이용될 수 있다.
한국어 문장은 하나 이상의 용언으로 인해 구문 분석 과정에서 다양한 구문 모호성이 발생한다. 이들 중 대부분은 내포문의 수식 범위로부터 발생되는 구 부착의 문제 때문이다. 이런 구운 모호성은 내포문의 범위를 정해서 하나의 구문 범주의 기능을 가지도록 하면 해결할 수가 있다. 본 논문에서는 내포문의 범위를 정하기 위해서 문형과 한국어의 구문 특성을 이용한다. 먼저, 내포문에 있는 용언의 문형 정보가 가질 수 있는 필수격을 최대로 부착하여 내포문의 범위를 정해서 단문으로 분할한다. 그리고 한국어의 구문 특성을 이용해서 분할된 내포문의 기능을 하나의 구문 범주인 체언구나 부사구로 변환한다. 이렇게 함으로써 복합문의 구성 형태가 단문 구조로 변환되기 때문에 내포문의 범위에 의한 구 부착의 문제가 쉽게 해결된다. 이것을 본 논문에서는 내포문의 단문 분할이라고 한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 432 문장을 실험한 결과 문형과 단문 분할을 이용하지 않은 방범보다 구문모호성이 87.73% 감소되었다.
본 논문은 정보거래 자동 중개 시스템을 위한 한국어 문형 표준안에 대하여 기술한다. 정보거래 자동 중개 시스템은 인터넷상에서 지식정보자산의 공급자와 수요자를 자동으로 연결해주는 시스템으로서 텍스트로 기술되는 수요자의 의도와 공급자의 지식정보 내용을 정확히 연결할 수 있는 신뢰성을 보장한 고품질의 정보검색 기술이 필수적이다. 그러나 자연어의 복잡성과 불규칙성은 정확한 언어처리 기술이 필수적인 고품질의 정보검색을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문은 한국어 문장 표현 방식을 표준화하여 언어처리 기술 적용의 한계를 극복해보자는 데 그 목적이 있다. 또한 일반 사용자의 언어 표현을 문형 표준안으로 유도하는 방법에 대하여 기술한다. 문형 표준안의 구성은 표준 문형, 표준 문형 유도 방법, 어휘부로 구성되어 있다.
본 논문은 정보거래 자동 중개 시스템을 위한 한국어 문형 표준안에 대하여 기술한다. 정보거래 자동 중개 시스템은 인터넷상에서 지식정보자산의 공급자와 수요자를 자동으로 연결해주는 시스템으로서 텍스트로 기술되는 수요자의 의도와 공급자의 지식정보 내용을 정확히 연결할 수 있는 신뢰성을 보장한 고품질의 정보검색 기술이 필수적이다. 그러나 자연어의 복잡성과 불규칙성은 정확한 언어처리 기술이 필수적인 고품질의 정보검색을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문은 한국어 문장 표현 방식을 표준화하여 언어처리 기술 적용의 한계를 극복해보자는 데 그 목적이 있다. 또한 일반 사용자의 언어 표현을 문형 표준안으로 유도하는 방법에 대하여 기술한다. 문형 표준안의 구성은 표준 문형 표준 문형 유도 방법, 어휘부로 구성되어 있다.
대부분의 한국어 구문 분석은 용언과 명사구 사이의 하위범주화 정보를 이용하여 용언에 대한 명사구의 문법적 역할을 밝히는 방향으로 구문 분석을 시도하였다. 여기에 이용된 용언의 하위 범주화 정보가 단지 자릿수 서술어나 형용사, 자동사, 타동사 등으로 분류하는 수준이었기 때문에 구문 모호성이 많이 발생하고 틀린 문장이 구문적으로 옳기 때문에 옳은 문장으로 인식되는 경우가 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어의 용언에 따른 문장 형태(문형)를 세분류하고 문장에 필수적으로 나타나는 명사구(NP[case])와 수의적으로 나타나는 명사구(NP[case])를 분류하여 분석을 시도하였다. 확장된 PATR II로 문법을 기술하여 동적인 파싱을 쉽게 제어할 수 있도록 하였다. 문형 정보는 한국어의 기본 구조를 자연스럽게 표현할 수 있기 때문에 그 자체를 기계번역을 위한 한국어 문법으로 설정하는 것이 타당하다고 생각된다.
한국어 구문 분석은 체언구 부착이나 부사구 부착의 문제를 가진다. 이런 부착의 문제는 많은 구문 모호성을 만들어 내어 올바른 의미를 가지는 파스 트리의 선택을 어렵게 한다. 한국어에서 이런 부착의 문제는 대부분 한국어 문장이 내포문을 포함하는 복문의 형태로 구성되어 있기 때문이다. 단문에서는 부착의 문제가 발생하지 않지만 복문에서는 체언구나 부사구가 어떤 용언에 부착하느냐에 따라 체언구 부착이나 부사구 부착의 문제가 발생한다. 따라서 용언이 가지는 정보를 이용하여 내포문의 범위를 결정해서 하나의 구문범주의 기능을 가지도록 분할한다. 이를 단문 분할이라 하며 문형이 가지는 필수격들을 최대로 부착하여 이루어진다. 단문분할을 하면 복문의 구조가 단문으로 바뀌므로 이런 부착의 문제가 자연스럽게 해결된다. 본 논문에서는 문형과 단문 분할을 이용하여 많은 구문 모호성을 해결할 수 있음을 제안한다.
본 연구에서는 정해진 주제내에서 높은 번역율과 빠른 처리 시간을 동시에 수용할 수 있는 효과적인 다국어 채팅 시스템을 구현하기 위해 사용자가 어절 단위로 단어를 입력하거나 선택하여 이미 구축되어 있는 문형에 접근하도록 유도하는 사용자 문형확장 방식을 제안하였다. 사용자 문형확장 방식을 사용하여 다국어 채팅 시스템을 구현할 경우 사용자 입력과 동시에 구문분석, 변환, 생성등 일련의 번역과정을 최소한의 처리시간으로 처리할 수 있으므로 매우 용이하게 실시간 번역 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 사용자 문형확장 방식과 더불어 이와 함께 사용될 수 있는 통합 문형코드와 통합 품사체계도 제안하였다. 이는 번역의 대상이 되는 한국어, 영어, 일본어 각각에 대해 문형코드와 품사코드를 따로 설정하지 않고 통일된 하나의 코드체계를 적용함으로써 기계번역에서의 변환과정을 최소화하기 위해 고안하였다.
한국어 구문 분석은 체언구 부착이나 부사구 부착의 문제를 가진다. 이런 부착의 문제는 많은 구문 모호성을 만들어 내어 올바른 의미를 가지는 파스 트리의 선택을 어렵게 한다. 한국어에서 이런 부착의 문제는 대부분 한국어 문장이 내포문을 포함하는 복문의 형태로 구성되어 있기 때문이다. 단문에서는 부착의 문제가 발생하지 않지만 복문에서는 체언구나 부사구가 어떤 용언에 부착하느냐에 따라 체언구 부착이나 부사구 부착의 문제가 발생한다. 따라서 용언이 가지는 정보를 이용하여 내포문의 범위를 결정해서 하나의 구문범주의 기능을 가지도록 분할한다. 이를 단문 분할이라 하며 문형이 가지는 필수격들을 최대로 부착하여 이루어진다. 단문분할을 하면 복문의 구조가 단문으로 바뀌므로 이런 부착의 문제가 자연스럽게 해결된다. 본 논문에서는 문형과 단문 분할을 이용하여 많은 구문 모호성을 해결할 수 있음을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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