• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.413-416
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• 2018

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 형태소 분석은 [B, I]등의 태그를 포함된 품사를 음절 단위로 결정하는 방식으로 주로 연구되었다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되는 전이 기반 방식을 이용하여 딥러닝 모델을 통해 형태소 분석을 수행한다. 이에 나아가 학습 단계에서 정답으로부터 추출된 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로부터 추출된 정보를 사용함으로써 발생하는 차이점을 극복하기 위한 방법론인 동적 오라클을 적용하였다. 실험 결과, 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 형태소 F1 97.93%, 어절 정확도 96.70%로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.2
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• pp.140-149
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• 2007

This paper presents a statistical model for Korean dependency-based parsing. Although Korean is one of free word order languages, it has the feature of which some word order is preferred to local contexts. Earlier works proposed parsing models using modification lengths due to this property. Our model uses headible path contexts for modification length probabilities. Using a headible path of a dependent it is effective for long distance relation because the large surface context for a dependent are abbreviated as its headible path. By combined with lexical bigram dependency, our probabilistic model achieves 86.9% accuracy in eojoel analysis for KAIST corpus, more improvement especially for long distance dependencies.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.249-254
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• 1999

자연어 분석에서 발생하는 가장 큰 문제점은 분석의 각 단계에서 필요 이상의 모호성이 발생하는 것이다. 이러한 모호성은 각각의 분석 단계에서는 반드시 필요한 결과일 수 있지만 다음 단계의 관점에서는 불필요하게 과생성된 자료로 볼 수 있다. 특히 한국어 형태소 분석 단계는 주어진 문장에 대해 최소의 의미를 가지는 형태소로 분석하기 때문에 과생성된 결과를 많이 만들어 내는데, 이들 대부분이 보조용언이나 의존 명사를 포함하는 형태소열에서 발생한다. 품사 태깅된 코퍼스에서 높은 빈도를 나타내는 형태소들을 분석해 보면 주위의 형태소와 강한 결합 관계를 가지는 것을 발견할 수 있다. 이러한 형태소는 대부분 자립성이 없는 기능형태소로서, 개개의 형태소가 가지는 의미의 합으로 표현되기보다는 문장내에서 하나의 구문 단위로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 이 형태소 열을 구문 형태소로 정의하고, 필요한 경우 일반 형태소 해석의 결과를 구문 형태소 단위로 결합하고 이를 바탕으로 구문 해석을 하는 방법을 제안한다. 구문 형태소 단위를 이용하여 구문해석을 수행함으로써, 형태소 해석 결과의 축소를 통해 불필요한 구문 해석 곁과를 배제할 수 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.4
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• pp.40-46
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• 1999

This paper introduce a Koran-Japanese machine translation system which is a module in the spoken language interpreting system It is implemented based on the TDMT(Transfre Driven Machine Translation). We define a new unit of translation so called TOKEN. The TOKEN-based translation method resolves nonstructural feature in Korean sentences and increases the quaity of translating results. In our system, we get rid of useless effort for traditional parsing by performing semi-parsing. The semi-parser makes the dependency tree which has minimum information needed generating module. We constructed the generation dictionaries by using the corpus obtained from ETRI spoken language database. Our system was tested with 600 utterances which is collected from travel planning domain The success-ratio of our system is 87% on restricted testing environment and 71% on unrestricted testing environment.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.64-70
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• 2004

Korean and Japanese have same structure of sentences because they belong to same family of languages. So, The transfer driven machine translation is most efficient to translate each other. This paper introduce a method which creates a transfer dictionary for Token Based Transfer Driven Koran-Japanese Machine Translation(TB-TDMT). If the transfer dictionaries are created well, we get rid of useless effort for traditional parsing by performing shallow parsing. The semi-parser makes the dependency tree which has minimum information needed output generating module. We constructed the transfer dictionaries by using the corpus obtained from ETRI spoken language database. Our system was tested with 900 utterances which are collected from travel planning domain. The success-ratio of our system is $92\%$ on restricted testing environment and $81\%$ on unrestricted testing environment.