• Title/Summary/Keyword: 한국어 어절 표현

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자연어를 이용한 사용자 접속에 관한 연구

  • Lee, Dong-Ae;Jang, Deok-Seong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1990.11a
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    • pp.149-155
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    • 1990
  • MS-DOS 명령을 대신하는 자연어 인터페이스를 연구하였다. 자연어로 입력되는 한국어 문장을 형태소분석, 구문분석, 의미분석, 개념분석을 통해 대응되는 일련의 MS-DOS 명령을 생성한다. 형태소 분석에서는 Tabular Parsing법을 사용하였고, 구문분석에서는 문법적인 수식-피수식 관계를 확대하여 의미상의 수식-피수식 관계를 설정하고 이에 따라 문장을 몇개의 단위로 나눈다. 의미분석에서는 동사와 이들 단위들간의 관계와 단위를 구성하는 어절들간의 관계를 격관계로 설정하여, 개념망(semantic network)으로 문장의 의미를 표현한다. 이 개념망으로부터 MS-DOS 명령을 생성한다.

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A Morpheme-unit Korean Feature-Based Brammer (KFG) with the X-bar Theoretic Notion of Headedness (X-바 이론의 중심어 개념을 도입한 형태소 단위의 한국어 자질 기반 문법)

  • Park, So-Yeong;Hwang, Yeong-Suk;Im, Hae-Chang
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.26 no.10
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    • pp.1247-1259
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    • 1999
  • 본 논문에서는 한국어 문장형성원리를 간결하게 제시할 수 있도록 X-바 이론의 중심어 개념을 도입한 한국어 자질기반 문법을 제안한다. 제안하는 문법은 어절에 관계없이 나타나는 한국어의 문법현상을 명확히 설명할 수 있도록 어절 대신 형태소를 기본단위로 한다. 그리고, 한국어의 구문범주가 지닌 의미정보와 기능정보를 자질을 이용하여 독립적으로 표현하며, 구문범주간의 결합관계를 바탕으로 하는 자질연산을 수행하여 문장을 분석한다. 또한, 한국어의 부분자유어순과 생략현상에 대해 견고하게 분석할 수 있도록 자질연산을 이진결합중심의 CNF(Chomsky Normal Form)로 제한한다. 이렇게 구성된 한국어 자질기반 문법은 규칙을 직관적이고도 간단하게 기술하며, 한국어의 다양한 문장들을 견고하게 분석한다. SERI Test Suites 97과 신문기사에서 746문장을 추출하여 실험한 결과 94%~99%의 적용율을 보였다.Abstract In this paper, we propose a Korean feature-based grammar(KFG) which adopts the X-bar theoretic notion of headedness for a precise representation of Korean syntactic structure. In order to explain various language phenomena in a given sentence, we use not the word but the morpheme as a constituent unit of KFG. We use features manifesting both the syntactic information and the semantic information of Korean syntactic categories, and feature operations based on the association relationship between two categories. In addition, we restrict feature operations to CNF(Chomsky Normal Form) binary form, which provides a robust representation for properties in Korean such as the frequent ellipsis and the partial free-order. The KFG is intuitive, simple, and versatile in representing most Korean sentences. The experimental result shows 94%~99% coverage on 746 sentences extracted from SERI Test Suites 97 and newspaper sentences.

Context Based Real-time Korean Writing Correction for Foreigners (외국인 학습자를 위한 문맥 기반 실시간 국어 문장 교정)

  • Park, Young-Keun;Kim, Jae-Min;Lee, Seong-Dong;Lee, Hyun Ah
    • Journal of KIISE
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    • v.44 no.10
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    • pp.1087-1093
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    • 2017
  • Educating foreigners in Korean language is attracting increasing attention with the growing number of foreigners who want to learn Korean or want to reside in Korea. Existing spell checkers mostly focus on native Korean speakers, so they are inappropriate for foreigners. In this paper, we propose a correction method for the Korean language that reflects the contextual characteristics of Korean and writing characteristics of foreigners. Our method can extract frequently used expressions by Koreans by constructing syllable reverse-index for eojeol bi-gram extracted from corpus as correction candidates, and generate ranked Korean corrections for foreigners with upgraded edit distance calculation. Our system provides a user interface based on keyboard hooking, so a user can easily use the correction system along with other applications. Our system improves the detection rate for foreign language users by about 45% compared to other systems in foreign language writing environments. This will help foreign users to judge and correct their own writing errors.

Hierarchical Learning for Semantic Role Labeling with Syntax Information (계층형 문장 구조 인코더를 이용한 한국어 의미역 결정)

  • Kim, Bong-Su;Kim, Jungwook;Whang, Taesun;Lee, Saebyeok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.199-202
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    • 2021
  • 의미역 결정은 입력된 문장 내 어절간의 의미 관계를 예측하기 위한 자연어처리 태스크이며, 핵심 서술어에 따라 상이한 의미역 집합들이 존재한다. 기존의 연구는 문장 내의 서술어의 개수만큼 입력 문장을 확장해 순차 태깅 문제로 접근한다. 본 연구에서는 확장된 입력 문장에 대해 구문 분석을 수행 후 추출된 문장 구조 정보를 의미역 결정 모델의 자질로 사용한다. 이를 위해 기존에 학습된 구문 분석 모델의 파라미터를 전이하여 논항의 위치를 예측한 후 파이프라인을 통해 의미역 결정 모델을 학습시킨다. ALBERT 사전학습 모델을 통해 입력 토큰의 표현을 얻은 후, 논항의 위치에 대응되는 표현을 따로 추상화하기 위한 계층형 트랜스포머 인코더 레이어 구조를 추가했다. 실험결과 Korean Propbank 데이터에 대해 F1 85.59의 성능을 보였다.

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Representation of Local Grammar for Temporal Expression and Analysis of Temporal Phrase with FST (시간 표현에 대한 부분 문법 기술 및 FST를 이용한 시간 구문 분석)

  • Kim, Youn-Gwan;Yoon, Jun-Tae;Song, Man-Suk
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1999.10e
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    • pp.231-236
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    • 1999
  • 시간표현은 문장에서 다른 명사와 결합하여 복합어를 이루는 경우가 있고, 용언과 결합하여 시간 부사의 역할을 하는 경우가 있는데, 이는 구문 분석에 있어서 중의적 해석이 두드러지며, 그 결과 구문 분석의 오류를 빈번히 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 시간 관계의 표현을 대량의 말뭉치로부터 획득하고 이들을 부분문법(local grammar)으로 표현한 후, 이것을 FST(Finite State Transducer)를 이용하여 부분 구문분석을 하고자 한다. 이를 위해 5천만 어절의 말뭉치에서 259개의 시간 단어를 추출하였고, 시간 단어들의 의미적 또는 기능적 사용에 의해서 26개의 어휘 범주로 분류하고 각 범주들의 결합관계를 일반화하였다. 실험을 통하여 인식을 위한 시간표현의 결합관계는 최고 97.2%의 정확률을 보였고, 품사태깅에 있어서는 평균 96.8%의 정확률을 보였다. 이는 시간 표현의 결합관계가 부분 구문분석에 있어서 유용한 정보임을 보여준다.

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A Study on Categorization of Korean News Article based on CNN using Doc2Vec (Doc2Vec을 활용한 CNN기반 한국어 신문기사 분류에 관한 연구)

  • Kim, Do-Woo;Koo, Myoung-Wan
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.67-71
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    • 2016
  • 본 논문에서는 word2vec과 doc2vec을 함께 CNN에 적용한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 어절, 형태소, WPM(Word Piece Model)을 각각 사용하여 생성한 토큰(token)으로 doc2vec을 활용하여 문서를 vector로 표현한 후, 초보적인 문서 분류에 적용한 결과 WPM이 분류율 79.5%가 되어 3가지 방법 중 최고 성능을 보였다. 다음으로 CNN의 입력자질로써 WPM을 이용하여 생성한 토큰을 활용한 word2vec을 범주 10개의 문서 분류에 사용한 실험과 doc2vec을 함께 사용한 실험을 수행하였다. 실험 결과 word2vec만을 활용하였을 때 86.89%의 분류율을 얻었고, doc2vec을 함께 적용한 결과 89.51%의 분류율을 얻었다. 따라서 제안한 모델을 통해서 분류율이 2.62% 향상됨을 확인하였다.

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Anaphoric Resolution in Anomia and Wernike Aphasia (실어증에서 나타나는 참조어 정보처리과정의 특성 : 명칭 실어증과 이해성 실어증을 중심으로)

  • Kim, Ga-Young;Hwang, Yu-Mi;Moon, Young-Sun;Park, Yoon;Nam, Ki-Chun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1999.10e
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    • pp.455-461
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    • 1999
  • 본 연구의 목적은 실어증 화자가 참조어(대명사)를 이해하고 표현하는데 있어서의 오류 반응을 살펴봄으로써 참조어에 관한 처리기제를 알아보는 것이다. 본 연구에서는 명칭성 실어증 환자와 이해성 실어증 환자를 대상으로 하였으며, 각각의 환자에게 두 가지 실험을 진행하였다. 실험 1은 정오판정 과제로 문장, 혹은 문단을 제시하고 사용된 참조어가 옳은지 그른지를 판정하도록 하는 것이다. 실험 2는 채워넣기 과제로 문장, 문단을 제시하고 괄호 안에 들어갈 참조어를 보기에서 고르도록 하는 것이다. 사용된 참조어는 인칭 대명사와 지시 대명사, 그리고 지시 관형사였다. 인칭 대명사의 경우는 인칭과 수로 나누어 각각 1인칭, 2인칭의 단수 복수로 구분하여 제시되었으며, 문장 내에서 각각 주격조사 '가', 보조사 '는', 소유격조사 '의'와 결합되어 제시되었다. (나는, 너는, 우리는, 너희는/ 내가, 너가, 우리가, 너희가/ 나의, 너의, 우리의, 너희의) 지시 대명사의 경우는 사물을 나타내는 것과 장소를 나타내는 것으로 구분되어 제시되었다. (이것, 그것, 저것/ 이곳, 그곳, 저곳) 지시 관형사의 경우는 '이', '그', '저'가 각각 명사와 결합되어 제시되었는데 지시대명사로 분류하였다. 실험결과는 실험과제간(정오판정, 채워넣기), 실험재료간(인칭 대명사, 지시 대명사)의 차이로 분석될 수 있다. 또한 인칭 대명사와 지시 대명사 내에서도 각각의 재료들 간에 오류반응의 특징이 있는 것으로 나타났다 이로 미루어 볼 때 참조어 범주간 별개의 처리과정이 작용하는 것이라고 생각할 수 있다. 물론 인칭대명사와 지시대명사가 사용되는 문맥적 상황, 대명사의 개념적 거리, 빈도, 사용된 문장의 길이 등 여타의 요소들도 고려되어야 할 것이다. 보조용언으로 쓰일 때 어휘적 의미가 전혀 활성화되지 않아 정상인과는 다른 언어처리를 하고 있음이 밝혀졌다.류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에

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Automatic Detection and Extraction of Transliterated Foreign Words Using Hidden Markov Model (은닉 마르코프 모델을 이용한 음차표기된 외래어의 자동인식 및 추출 기법)

  • 오종훈;최기선
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.12 no.3
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    • pp.19-28
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    • 2001
  • In this paper, we describe an algorithm for transliterated foreign word extraction in Korean language. In the proposed method we reformulate the transliterated foreign word extraction problem as a syllable-tagging problem such that each syllable is tagged with a transliterated foreign syllable tag or a pure Korean syllable tag. Syllable sequences of Korean strings ale modeled by Hidden Markov Model whose state represents a character with binary marking to indicate whether the character forms a Korean word or not. The proposed method extracts a transliterated foreign word with high recall rate and precision rate. Moreover, our method shows good performance even with small-sized training corpora.

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Answer Constraints Extraction on User Question for Wikipedia QA (위키피디아 QA를 위한 질의문의 정답제약 추출)

  • Wang, JiHyun;Heo, Jeong;Lee, Hyungjik;Bae, Yongjin;Kim, Hyunki
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.248-250
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    • 2017
  • 질의응답 시스템에서 정답을 제약하기 위한 위키피디아 영역의 정답제약 9개를 정의하고 질문 문장에서 제약표현을 추출하는 방법을 제안한다. 다어절의 정답제약 표현을 추출하기 위해서 언어분석 결과를 활용하여 정답제약 후보를 생성하며 후보단위로 정답제약 표현을 학습하기 위한 자질을 제시한다. 기계학습 방법을 이용하여 정답제약 후보 별로 정답제약 태그를 분류하여 정답제약 표현을 추출한다. 성능 실험은 각 정답제약 태그 별로 F1-Score 평가를 수행하였다.

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Disambiguation of Counting Unit Noun using Word Embedding (단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별)

  • Lee, Ju-Sang;Ock, Cheol-Young
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.246-248
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    • 2016
  • 단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.

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