• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.527-529
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• 2018

초기 자연언어처리에 FNN(Feedforward Neural Network)을 적용한 연구들에 비해 LSTM(Long Short-Term Memory)은 현재 시점의 정보뿐만 아니라 이전 시점의 정보를 담고 있어 문장을 이루는 어절들, 어절을 이루는 형태소 등 순차적인(sequential) 데이터를 처리하는데 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 스택과 버퍼에 있는 어절을 양방향 LSTM encoding을 이용한 representation으로 표현하여 전이기반 의존구문분석에 적용하여 현재 UAS 89.4%의 정확도를 보였고, 자질 추가 및 정제작업을 통해 성능이 개선될 것으로 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.158-164
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• 2007

한국어는 한 어절이 한 개 이상의 형태소로 이루어졌으며, 이 때문에 지역 중의성이 발생한다. 대부분의 선행 연구에서는 이러한 지역 중의성을 배제하거나, 태거를 사용하여 지역 중의성을 제거해왔다. 본 연구에서는 문장의 모든 형태소 분석에 대해 구문분석을 시도하며, 중의성을 제거하고자 적용된 의존문법 규칙과 구 묶음, 부사 하위범주화, 논항 정보 사전 이용 등의 다양한 기법을 설명하고, 구문분석 성능을 실험으로 나타낸다. 특히, 말뭉치마다 논항 정보 사전을 따로 구축하는 번거로움을 피하고자 한국어 어휘의미망을 사용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.189-194
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• 2021

자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.537-539
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• 2019

구문 분석은 문장의 구조를 분석하는 자연어처리 분야로 그래프 기반 방법과 전이 기반 방법으로 나뉘어 연구되어 왔다. 본 논문에서는 그래프 기반 방식에서 높은 성능을 보이고 있는 Deep Biaffine 어텐션 모델에 별도의 High-Order 정보 추출 없이 Graph Neural Network(GNNs)을 이용하여 High-Order 정보를 학습할 수 있도록 확장한 Deep Biaffine 어텐션 GNNs을 적용하여 한국어 세종 구문 분석 셋에서 UAS : 94.44%, LAS : 92.55%의 성능을 달성하였으며 Dual Decomposition을 통해 전이 기반 한국어 구문 분석 모델과 결합하여 추가적인 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.41-45
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• 2015

무제한 정보추출은 주로 영어를 대상으로 연구가 진행 되었지만, 최근에는 영어가 아닌 다른 언어에 대한 적용이 시도되고 있다. 본 논문에서는 관계 어휘의 유형을 동사형과 명사형 2가지로 정의하고, 각 유형별로 구문 분석 결과 기반의 서로 다른 방법론을 적용하는 한국어 대상 무제한 정보추출 시스템을 소개한다. 동사형 관계 어휘에 대해서는 의존 관계 기반의 추출 규칙을 적용하고, 명사형 관계 어휘에 대해서는 대량의 말뭉치로부터 자동으로 학습한 의존 관계 구조 기반의 추출 패턴을 적용한다. 임의의 100개 문장에 대해서 수행한 결과는 산출된 전체 트리플에 대해 0.8이상의 정밀도를 보임으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.270-273
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• 2021

한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔고 그 중 그래프 기반 의존 파싱 방법은 문장 내의 모든 단어에 대해 인코딩한 후 지배소, 의존소에 대한 MLP를 적용하여 각각 표상을 얻고 Biaffine 어텐션을 통해 모든 단어 쌍에 대한 그래프 점수를 얻고 트리를 생성하는 방법이 대표적이다. Biaffine 어텐션 모델에서 문장 내의 각 단어들은 구문 트리 내의 서브트리의 역할을 하지만 두 단어간의 의존성만을 판단하기 때문에 서브 트리의 정보를 이용할 수 없다는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 제안된 Span-Span(서브트리-서브트리)로의 서브트리 정보를 이용할 수 있도록 하는 기계 독해 기반 의존 파싱 모델을 한국어 구문 분석 데이터 셋에 적용하여 소폭의 성능향상을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.131-137
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• 2004

본 논문에서는 구묶음과 구간분할에 기반하여 한국어 문장에서 명백한 의존관계를 파악 추출하는 기법에 대해 다룬다. 구묶음 기법은 문장에 나타나는 복합 명사, 본용언/보조용언. 의존명사 등을 묶어서 문장의 구조를 단순하게 만든다. 특히 문장에 다양한 형태로 나타나는 의존명사의 처리를 강화하여 구묶음을 효과적으로 할 수 있도록 하였다. 구간분할 기법은 긴 문장을 여러 개의 구간으로 나누어 각 구간을 구문분석 한다. 각 구간은 분할 이전보다는 단순화된 형태이기 때문에 긴 문장보다는 중의성이 줄어들어 견고한 구문분석을 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 한국어 구문분석 시스템 개발의 1 단계 과정으로써 일단 중의성이 있는 상황이 아닌 명백한 의존관계를 수집하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 구묶음과 구간분할 기법이 문장의 구조 중의성을 줄여 줌으로써 보다 많은 명백한 의존관계를 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.207-212
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• 2009

한국어 문장의 구조 및 격 레이블 분석을 위해서 SVM 모델을 이용하여 얻어진 전역 및 지역 정보 통계 모델에 기반한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 후방 beam search 알고리즘을 이용하여 부분 구문 분석을 하는 과정에서 지역 의존 정보를 사용하였고 이렇게 구성된 문장의 후보 구조에 대해서는 전역 정보 모델를 사용하여 최적의 문장 구조 및 격 레이블을 분석하였다. 제안하는 방법은 지역이나 전역 중 한 개의 모델만을 사용할 때 발생할 수 있는 오류를 최소화하였다. 지식 DB 사업의 한국어 의존 구문 분석 말뭉치를 이용하여 실험한 결과 전역 정보나 지역 정보만을 사용한 결과보다 각각 1.2%, 3.3% 높은 79.1%의 문장 구조 및 격 레이블 분석 정확률을 나타냈고 전역 정보만을 사용할 때보다 약 76배 이상의 빠른 속도 향상을 보였다. 향후 연구로는 지배소 단위, 구 묶음 단위 등으로 통계 정보를 세분화하여 좀더 높은 성능 향상을 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.230-235
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• 1998

한국어 구문 분석에 적용되어 왔던 의존 문법이나 구구조 문법들은 각각의 장점들만큼 구문 중의성 해결의 어려움과 구구조 기술 한계성 등의 문제점들을 내포하고 있다. 따라서 본 연구는 LTAG(lexicalized tree adjoining grammar)을 기반으로 기존 문법들의 장점들을 수용하는 새로운 구구조 문법 시스템을 제안한다. 이는 기본 트리 프레임, 기본 트리 명시 규칙, 기본 연산 제약 규칙으로 구성되어 있으며 역방향 구문 분석 기법을 이용한다. 끝으로 실험을 통하여 제안하는 시스템의 한국어 구문 분석에 대한 타당성을 보이고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.220-223
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• 2015

본 논문은 대화 시스템에서 사용되는 말뭉치의 구축을 위해 Object와 Action을 반자동으로 추출하는 도구에 대해 기술한다. 제안하는 추출 도구는 형태소 분석과 의존 구문 분석의 결과를 기반으로 적절한 Object와 Action을 추출하는 것에 목표를 두고 있다. 그러나 형태소 분석과 의존 구문 분석의 결과는 여러 가지 오류가 포함될 수 있다. 이러한 오류는 잘못된 Object와 Action의 추출로 이어질 수 있다. 그리고 Object의 추출에 있어 해당 명사의 격이 중요한 정보를 가진다. 하지만 한국어의 특성한 조사의 생략 등으로 인해 격 태깅의 모호성이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 반자동 추출기는 형태소 분석과 의존 구문 분석의 잘못된 결과를 사용자가 손쉽게 수정할 수 있도록 하고 모호성이 발생할 수 있는 Object를 사용자에게 알려주어 올바른 Object와 Action의 추출을 가능하게 한다. 추출기를 이용한 말뭉치의 구축은 1) 형태소 분석 2) 의존 구문 분석 3) Object-Action 추출의 단계로 진행된다. 실험에서 사용된 발화는 관광 회화용 대화 시스템의 숙박, 공항 영역의 500개의 발화이며, 이 중 259개의 발화가 태깅 시 모호성이 발생하는 발화이다. 반자동 추출기를 통해 모호성이 발생한 발화를 태깅한 결과 전체 발화 중 51.8%의 발화를 빠르고 정확하게 태깅할 수 있었다.