• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.381-387
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• 2001

자연 언어 처리의 구문 구조 분석에서는 수식 관계의 중의성에 의한 많은 구문 구조가 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는데 어휘 정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 중의성을 해소하기 위해 어휘 정보로 부사 수식 정보와 부사 확률 정보를 사용한다. 부사들의 사용과 수식 패턴들을 대량의 말뭉치로부터 조사하고, 수식 패턴들 중 비교적 규칙적인 것들을 부사 수식 정보로, 피수식어의 상대적 위치와 피수식어의 품사에 대한 확률을 부사 확률 정보로 구성하였다. 구문 구조들 중 가장 옳은 구문 구조를 선택하기 위해 부사 수식 정보와 부사 확률 정보를 이용하였고, 구문 분석에서 부사에 의한 중의성을 해소하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.6
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• pp.809-816
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• 2002

Since a natural language has inherently structural ambiguities, one of the difficulties of parsing is resolving the structural ambiguities. Recently, a probabilistic approach to tackle this disambiguation problem has received considerable attention because it has some attractions such as automatic learning, wide-coverage, and robustness. In this paper, we focus on Korean probabilistic parsing model using head co-occurrence. We are apt to meet the data sparseness problem when we're using head co-occurrence because it is lexical. Therefore, how to handle this problem is more important than others. To lighten the problem, we have used the restricted and simplified phrase-structure grammar and back-off model as smoothing. The proposed model has showed that the accuracy is about 84%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.40-47
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• 2006

본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석을 위한 새로운 확률 모델을 제안한다. 한국어가 자유 어순 언어라 할지라도 지역적 어순은 존재하기 때문에 의존관계를 결정하기 위해 의존하는 두 어절인 의존소와 지배소 사이의 수식 거리가 유용하다는 것은 이미 많은 연구를 통해 밝혀졌다. 본 연구에서는 수식 거리의 정확한 수식 거리의 추정을 위해 지배가능경로 문맥을 이용한 수식 거리 확률 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 구문 분석 성능은 86.9%이며, 기존에 제안된 구문 분석 모델과 비교하여 높은 구문 분석 결과를 보이며, 특히 원거리 의존관계에 대하여 더욱 향상된 성능을 보인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.253-257
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• 1994

언어처리에 통계 확률적인 방법이 도입되면서 현실적으로 상당한 진전이 있었지만 한국어의 경우에는 대부분 형태소 해석과 품사 태깅에 그치고 있다. 본 논문에서는 구문분석 수준에서의 통계적인 한국어 분석에 쓰일 자료 구축으로서의 구문 태깅의 방법론과 그 자동화에 대해 보고한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.332-338
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• 1997

어휘 정보는 구문 구조의 중의성을 해결하는데 중요한 정보원으로서 작용할 수 있다. 본 논문에서는 입력 문장에 대한 구조적 중의성을 해결하는데 확률 구문 규칙뿐만 아니라, 어휘간에 발생할 수 있는 공기 정보를 사용할 수 있는 확률 모델을 제안한다. 제안된 확률 모델에 대하여 실험 데이타에 대해 평가한 결과 약 84%정도의 구문 분석 정확도를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.337-342
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• 2000

중한기계번역시스템(MATES/CK)의 구문분석은 1120개의 구문분석규칙과 통계적 정보에 의한 확률기반에 따라 그 문장에 가장 적합한 구문트리를 찾아져 적용되는 방식으로 이루어지고 있다. 기존 구문분석 규칙은 자체에 오류가 많고, 새로운 규칙의 생성도 필요하다. 규칙에 대한 제약조건에도 좀 더 구체적이고 정확성을 높일 수 있는 상태로의 전환이 필요하다. 본 논문에서는 중한기계번역시스템(MATES/CK)의 구문분석의 정확도를 높이기 위하여 구문분석규칙을 수정하는 방법에 관하여 알아보고 그 연구과정을 살펴본다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.48-460
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• 2001

국어사전의 뜻풀이말은 표제어의 의미를 기술할 뿐만 아니라, 상위/하위개념, 부분-전체개념, 다의어, 동형이의어, 동의어, 반의어, 의미속성 등의 많은 의미정보를 내재하고 있다. 본 연구는 뜻풀이말에서 다양한 의미정보를 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 품사 및 구문 부착 말 뭉치를 구축하고, 이 말뭉치들로부터 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 통계적 방법에 기반한 문법규칙과 확률정보를 자동으로 추출한다. 본 연구의 뜻풀이말 구문분석기는 이를 이용한 확률적 차트파서이다. 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 문법규칙 및 확률정보는 파싱 과정의 명사구 중의성을 해소한다. 또한, 파싱 과정에서 생성되는 노드의 수를 줄이고 수행 속도를 높이기 위한 방법으로 문법 Factoring, Best-First 탐색 그리고 Viterbi 탐색의 방법을 이용한다. 문법규칙의 확률과 왼쪽 우선 파싱 그리고 왼쪽 우선 탐색 방법을 사용하여 실험한 결과, 왼쪽 우선 탐색 방식과 문법확률을 혼용하는 방식이 가장 정확한 결과를 보였으며 비학습 문장에 대해 51.74%의 재현률과 87.47%의 정확률을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.743-748
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• 2004

In this paper, we propose a probabilistic Korean parsing model using a syntactic feature, a functional feature, a content feature, and a site feature of a syntactic object for effective syntactic disambiguation. It restricts grammar rules to binary-oriented form to deal with Korean properties such as variable word order and constituent ellipsis. In experiments, we analyze the parsing performance of each feature combination. Experimental results show that the combination of different features is preferred to the combination of similar features. Besides, it is remarkable that the function feature is more useful than the combination of the content feature and the size feature.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.133-137
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• 2000

구문태그가 부착되지 않은 코퍼스를 사용하여 문법규칙의 확률을 훈련하는 비통제 학습(unsupervised learning) 방법의 대표적인 것이 CNF(Chomsky Normal Form)의 CFG(Context Free Grammar)를 입력으로 하는 inside-outside 알고리즘이다. 본 연구에서는 의존문법을 CNF로 변환하는 기법에 대해 논하고 의존문법을 위해 변형된 inside-outside 알고리즘을 논한다. 또한 이 알고리즘을 사용하여 실제 훈련한 결과를 보이고, 의존규칙과 구문구조 확률을 같이 사용하는 hybrid방식 구문분석기에 적용한 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.285-288
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• 2008

최근의 구문분석 연구는 컴퓨터 성능 향상과 사용 가능한 대량의 구문분석 말뭉치 증가, 견고한 기계학습 기법 개발 등에 힘입어 통계적인 모델 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존에 개발된 다양한 기계학습 기법 중 ME(Maximum Entropy) 모델과 SVM(Support vector machine) 모델을 이용한 한국어 구문분석 방법을 제안한다. 국어정보베이스(KIBS) 구문분석 말뭉치를 가지고 실험한 결과 SVM 모델을 이용한 한국어 구문분석기가 기존의 확률 기반 통계적 한국어 구문분석기의 성능보다도 최대 1.84% 높은 87.46%의 의존관계 결정 정확률을 보였다. 추후 언어지식을 반영한 다양한 자질들을 이용할 경우 성능 향상이 기대된다.