• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2005.10a
• /
• pp.105-111
• /
• 2005

정형적인 프로그래밍 언어에서는 언어를 기계적으로 해석하기 위해 입력의 구조적인 형태를 구축하는 파싱이 필수적인 과정으로 여겨진다. 기계에 기반 해서 개발된 프로그래밍 언어와 달리, 인간의 자유로운 의사소통을 위해 형성된 자연어는 특유의 다양성으로 인해 어휘, 구문, 의미 분석이 매우 어렵다. 반대로 자연어 구조 분석이 성공적으로 이루어지면 응용 시스템의 성능 향상에 상당한 기여를 할 것이라고 여겨지고, 이로 인해 끊임없이 자연어 처리, 특히 구문 분석에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 파싱에 사용되는 문법 전체를 말뭉치로부터 자동 구축하여 영역별 이식성 및 문법의 효율성을 도모했다. 또한 확률적 차트 파싱 기법과 immediate-head 파싱 모델을 적용하여 기존 파싱 시스템의 성능 향상을 시도했다. 세종 말뭉치를 이용한 파서의 성능은 각각 LP/LR 78.98%/79.55%로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2000.06a
• /
• pp.285-291
• /
• 2000

필수적/수의적 논항의 이분법적 구분과 이에 따라 정문/비문을 논하는 것이 언어학과 자연어처리학에서 정설로 인정되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 논항의 생략 현상과 왜 이러한 생략이 발생하는지에 대해 인지적인 관점에서 살펴봄으로써 기존의 이분적 개념들이 구문분석에 적합치 않음을 지적하였다. 그리고 이러한 문제점을 해결하기 위해 원형이론(prototype theory)을 도입하여 '필수적 논항도'와 '확률적 격구조'란 개념을 제안하였다. 이러한 개념들이 자연어처리의 구문분석에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.32 no.10
• /
• pp.984-989
• /
• 2005

This study aims to identify grammatical relations (GRs) in Korean sentences. The key task is to find the GRs in sentences in terms of such GR categories as subject, object, and adverbial. To overcome this problem, we are fared with the many ambiguities. We propose a statistical model, which resolves the grammatical relational ambiguity first, and then finds correct noun phrases (NPs) arguments of given verb phrases (VP) by using the probabilities of the GRs given NPs and VPs in sentences. The proposed model uses the characteristics of the Korean language such as distance, no-crossing and case property. We attempt to estimate the probabilities of GR given an NP and a VP with Support Vector Machines (SVM) classifiers. Through an experiment with a tree and GR tagged corpus for training the model, we achieved an overall accuracy of $84.8\%,\;94.1\%,\;and\;84.8\%$ in identifying subject, object, and adverbial relations in sentences, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.419-421
• /
• 2003

본 논문에서는 진화 연산 기법을 이용한 자연어 구운 분석 기법을 제시한다 기존의 확률 문맥 무관문법(PCFG)에 관한 연구는 차트 파싱 방법을 구문 분석을 위한 기법으로 가정하고 있다. 하지만, 차트 파싱은 문장의 길이가 늘어날수록 복잡도가 크게 증가하는 문제를 안고 있다. 따라서, 차트 파서의 대안으로서 진화 연산 기법을 사용하여 이 문제를 해결하였다. 진화 연산의 적합도 함수로는 생성된 파스트리의 확률을 사용하였다. 작은 규모의 자연어 문제에 적용한 결과, 진화 연산이 파싱 문제를 성공적으로 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1994.11a
• /
• pp.355-362
• /
• 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.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.33-42
• /
• 2003

This paper presents an efficient determination method of thematic roles from syntactic relations using rules and statistical model in Korean language processing. This process is one of the main core of semantic analysis and an important issue to be solved in natural language processing. It is problematic to describe rules for determining thematic roles by only using general linguistic knowledge and experience, since the final result may be different according to the subjective views of researchers, and it is impossible to construct rules to cover all cases. However, our hybrid method is objective and efficient by considering large corpora, which contain practical usages of Korean language, and case frames in the Sejong Electronic Lexicon of Korean, which is being developed by dozens of Korean linguistic researchers. To determine thematic roles more correctly, our system uses syntactic relations, semantic classes, morpheme information, position of double subject. Especially by using semantic classes, we can increase the applicability of our system.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.8B no.4
• /
• pp.365-372
• /
• 2001

본 논문에서는 품사 태깅 시스템에서 신뢰도 측정 방법에 대해서 기술한다. 품사 태깅 시스템의 신뢰도는 품사 태깅 결과에 오류가 포함되지 않을 확률이다. 일반적으로 신뢰도 측정은 오류확률에 기반한다. 정확한 오류확률을 추정하기 위해서는 일반적으로 품사 태깅 시스템에서 사용되는 말뭉치보다 훨씬 더 많은 양의 말뭉치가 필요하다. 이 문제를 다소 완화시키기 위해서, 본 논문에서는 좀더 정확한 오류확률 추정하기 위해 교차확인 방법을 이용한다. 본 논문에서 사용된 품사 태깅 시스템은 시험말뭉치에 대해서 61%의 신뢰도를 보였다. 이는 한국어 문장의 형태소 수가 평균 20개이고, 품사 태깅 시스템의 정확률이 97.5%일 때의 신뢰도에 해당한다. 본 논문에서 사용된 품사 태깅 시스템이 미등록어가 없을 경우에 97.68%의 정확률을 보이므로 제안된 신뢰도 측정 방법이 어느 정도 타당함을 알 수 있었다. 제안된 신뢰도 측정 방법은 구문분석, 정보검색 등 여러 분야에 응용이 가능할 것이며, 본 논문에서는 품사태깅의 오류검출에 적용해보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2000.10d
• /
• pp.285-291
• /
• 2000

필수적/수의적 논항의 이분법적 구분과 이에 따라 정문/비문을 논하는 것이 언어학과 자연어처리학에서 정설로 인정되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 논항의 생략 현상과 왜 이러한 생략이 발생하는지에 대해 인지적인 관점에서 살펴봄으로써 기존의 이분적 개념들이 구문분석에 적합치 않음을 지적하였다. 그리고 이러한 문제점을 해결하기 위해 원형이론(prototype theory)을 도입하여 '필수적 논항도'와 '확률적 격구조'란 개념을 제안하였다. 이러한 개념들이 자연어처리의 구문분석에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.35 no.2
• /
• pp.128-136
• /
• 2008

Recognition of parallel structure at early stage of sentence parsing can reduce the complexity of parsing. In this paper, we propose an unsupervised language-independent probabilistic model for recongition of parallel noun structures. The proposed model is based on the idea of swapping constituents, which replies the properties of symmetry (two or more identical constituents are repeated) and of reversibility (the order of constituents is inter-changeable) in parallel structures. The non-symmetric patterns that cannot be captured by the general symmetry rule are resolved additionally by the modifier information. In particular this paper shows how the proposed model is applied to recognize Korean parallel noun phrases connected by "wa/kwa" particle. Our model is compared with other models including supervised models and performs better on recongition of parallel noun phrases.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.71-78
• /
• 2014

We propose the sentiment pattern as a novel sentiment feature for more accurate text sentiment analysis, and introduce the rating inference of movie reviews using it. The text sentiment analysis is a task that recognizes and classifies sentiment of text whether it is positive or negative. For that purpose, the sentiment feature is used, which includes sentiment words and phrase pattern that have specific sentiment like positive or negative. The previous researches for the sentiment analysis, however, have a limit to understand accurately total sentiment of either a sentence or text because they consider the sentiment of sentiment words and phrase patterns independently. Therefore, we propose the sentiment pattern that is defined by arranging semantically all sentiment in a sentence, and use them as a new sentiment feature for the rating inference that is one of the detail subjects of the sentiment analysis. In order to verify the effect of proposed sentiment pattern, we conducted experiments of rating inference. Ratings of test reviews is inferred by using a probabilistic method with sentiment features including sentiment patterns extracted from training reviews. As a result, it is shown that the result of rating inference with sentiment patterns are more accurate than that without sentiment patterns.