• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.103-109
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• 2000

본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.8
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• pp.822-831
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• 2017

In this paper, we propose a Korean dependency parsing model using multi-task learning based pointer networks. Multi-task learning is a method that can be used to improve the performance by learning two or more problems at the same time. In this paper, we perform dependency parsing by using pointer networks based on this method and simultaneously obtaining the dependency relation and dependency label information of the words. We define five input criteria to perform pointer networks based on multi-task learning of morpheme in dependency parsing of a word. We apply a fine-tuning method to further improve the performance of the dependency parsing proposed in this paper. The results of our experiment show that the proposed model has better UAS 91.79% and LAS 89.48% than conventional Korean dependency parsing.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.22 no.4
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• pp.429-447
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• 2011

In this paper, we propose a modified deterministic Korean dependency parser using a projectivity. The modified parser is improved by finding errors, such as cross dependency, from the original parsing results and correcting them according to the projectivity and head-final principles. Our parser also uses parsing history information in addition to rich features, which only a deterministic algorithm can use. Results on the modified parser for ETRI(2005) corpus, that consists of complex sentences, show that our parser outperforms other parsers.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.543-545
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• 2019

본 논문은 최신 한국어 의존 구문 분석 모델(Korean dependency parsing model)들과 다양한 앙상블 모델(ensemble model)들을 결합하여 그 성능을 분석한다. 단어 표현은 미리 학습된 워드 임베딩 모델(word embedding model)과 ELMo(Embedding from Language Model), Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformer) 그리고 다양한 추가 자질들을 사용한다. 또한 사용된 의존 구문 분석 모델로는 Stack Pointer Network Model, Deep Biaffine Attention Parser와 Left to Right Pointer Parser를 이용한다. 최종적으로 각 모델의 분석 결과를 앙상블 모델인 Bagging 기법과 XGBoost(Extreme Gradient Boosting) 이용하여 최적의 모델을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.139-143
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• 2019

본 논문에서 제안하는 구문분석기는 품사 태거를 사용하지 않고 문장에서 나오는 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하는 광범위 의존구문분석기이다. 중의성이 발생할 수 있는 문장에 대해 나오는 모든 후보 구문분석 트리를 출력하며 규칙을 통해 순위화를 진행한다. 또한 문형 정보 말뭉치의 적절한 사용을 위해 이전 연구의 한계점을 극복한 규칙과 알고리즘을 구현하고 문형 정보를 통해 후보 구문분석 트리의 순위화를 강화하였다. 뿐만 아니라 순위화가 어려운 [명사-관형사구] 자질에 대해 문형 정보를 사용하여 순위화를 강화하였다. 그 결과, 1순위의 구문 분석 트리에 대한 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.52% 향상되었고, 후보트리에 대한 평균 정답 순위는 12.2%의 성능향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.98-102
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• 2020

의존 구문 분석은 입력된 문장 내의 어절 간의 의존 관계를 예측하기 위한 자연어처리 태스크이다. 최근에는 BERT와 같은 사전학습 모델기반의 의존 구문 분석 모델이 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 추가적인 성능 개선을 위해 ALBERT, ELECTRA 언어 모델을 형태소 분석과 BPE를 적용해 학습한 후, 인코딩 과정에 사용하였다. 또한 의존소 어절과 지배소 어절의 특징을 specific하게 추상화 하기 위해 두 개의 트랜스포머 인코더 스택을 추가한 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 실험결과 제안한 모델이 세종 코퍼스에 대해 UAS 94.77 LAS 94.06의 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.87-91
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• 2017

구문분석은 자연언어처리의 오랜 관심 분야로 다양한 접근방법과 알고리즘이 시도되어 계속 발전하고 있다. 하지만 기존의 접근방법은, 학습단계에서는 정답으로부터 추출된 이전 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로 이루어진 정보를 활용한다는 근본적인 차이가 있다. 이러한 차이를 극복하기 위한 다양한 시도가 있었고 그 중 동적 오라클 기법이 합리적인 시간 증가와 성능향상을 보였다. 본 연구에서는 이러한 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하였다. 동적 오라클 기법을 한국어에 적용할 때 고려해야하는 부분에 대해 탐구하고 실험을 통해 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하여 결과를 살펴보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.274-277
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• 2021

의존 구문 분석은 문장 내 의존소와 지배소 사이의 관계를 예측하여 문장 구조를 분석하는 자연어처리 태스크이다. 최근의 딥러닝 기반 의존 구문 분석 연구는 주로 포인터 네트워크를 사용하는 방법으로 연구되고 있다. 포인터 네트워크는 내부적으로 사용하는 attention 기법에 따라 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 포인터 네트워크 모델에 적용되는 attention 기법들을 비교 분석하고, 한국어 의존 구문 분석 모델에 가장 효과적인 attention 기법을 선별한다. KLUE 데이터 셋을 사용한 실험 결과, UAS는 biaffine attention을 사용할 때 95.14%로 가장 높은 성능을 보였으며, LAS는 multi-head attention을 사용했을 때 92.85%로 가장 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.103-109
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• 2000

본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다. 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.87-91
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• 2017

구문분석은 자연언어처리의 오랜 관심 분야로 다양한 접근방법과 알고리즘이 시도되어 계속 발전하고 있다. 하지만 기존의 접근방법은, 학습단계에서는 정답으로부터 추출된 이전 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로 이루어진 정보를 활용한다는 근본적인 차이가 있다. 이러한 차이를 극복하기 위한 다양한 시도가 있었고 그 중 동적 오라클 기법이 합리적인 시간 증가와 성능향상을 보였다. 본 연구에서는 이러한 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하였다. 동적 오라클 기법을 한국어에 적용할 때 고려해야하는 부분에 대해 탐구하고 실험을 통해 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하여 결과를 살펴보았다.