• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.21-28
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• 2016

The performance of an English-Korean machine translation system depends heavily on its English parser. The parser in this paper is a part of the rule-based English-Korean MT system, which includes many syntactic rules and performs the chart-based parsing. The parser generates too many structures due to many syntactic rules, so much time and memory are required. The rule-based parser has difficulty in analyzing and translating the long sentences including the commas because they cause high parsing complexity. In this paper, we propose the 3-phase parsing method with sentence segmentation to efficiently translate the long sentences appearing in usual. Each phase of the syntactic analysis applies its own independent syntactic rules in order to reduce parsing complexity. For the purpose, we classify the syntactic rules into 3 classes and design the 3-phase parsing algorithm. Especially, the syntactic rules in the 3rd class are for the sentence structures composed with commas. We present the automatic rule acquisition method for 3rd class rules from the syntactic analysis of the corpus, with which we aim to continuously improve the coverage of the parsing. The experimental results shows that the proposed 3-phase parsing method is superior to the prior parsing method using only intra-sentence segmentation in terms of the parsing speed/memory efficiency with keeping the translation quality.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.89-94
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• 2003

본 논문에서는 질의문 내에 포함된 동사를 중심으로 한 질의어 확장 및 정답 추출 기법을 이용한 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 질의 응답시스템 전체의 과정에서 동사는 하나의 정보를 표현하는 중요한 요소로 활용하며, 동사에 대한 활용은 구축된 동사구문 사전의 정보를 이용한다. 동사구문 사전은 동사의 일반적인 표층형태와, 각 문장 성분들의 의미속성, 유의동사 등의 정보를 담고 있다. 또한 동사 구문사전의 활용에서의 동사 모호성을 배제하고, 효율을 높이기 위해 약 3만 어휘의 명사 의미 사전을 사용한다. 명사 의미사전은 구문사전 내에 사용된 의미분류로 나누어져 있으며, 유의명사 및 국어사전 상의 뜻 풀이말을 포함하고 있다. 질의문 및 각 후보 문장에 대한 구문분석은 구문사전 내에 나타난 품사 별 의미속성과, 문법 형태소의 격 정보를 이용한 격 구조를 활용하였다. 논문 중에는 일반적인 질의 응답 시스템의 3단계에 맞추어 구문사전 활용 및 구문분석의 수행 단계를 보이고 마지막에 각 기법의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.23-28
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• 2012

번역을 지원하는 도구로 자동 번역 시스템을 효율적으로 활용하기 위해 중요한 것은 자동 번역에 적합하도록 원문을 작성하거나 이미 작성된 원문에 대한 전처리 작업을 하는 것이다. 본 연구의 궁극적인 목표는 제품 설명서 작성자가 통제언어 체커를 통해 통제언어 규칙들을 적용하여 원문을 작성하도록 하는 것이다. 본 논문은 그 중간 단계로써 제품 설명서에 나타나는 문제 사항이 번역 품질에 어떠한 영향을 미치는지 밝혀내는 것을 목적으로 한다. 연구 대상은 제품 설명서에서 자동 번역의 성능을 저해시키는 요소 중 중의적 명사 수식 구문이다. 이러한 명사 수식 구문들은 분석 단계에서 구조적인 모호성을 초래하여 한국어 분석의 정확도를 떨어뜨리기 때문에 결과적으로 번역 품질을 악화시킬 수 있다. 이를 검증하기 위해 우선 제품 설명서 데이터를 분석하여 자동 번역 결과에 부정적인 영향을 미치는 명사 수식 구문을 다음과 같이 4가지로 유형화 하였다. (유형 1) 관형격 명사구 + 명사 병렬 접속, (유형 2) 동사의 관형형이 수식하는 명사구 + 명사 병렬 접속, (유형 3) 관형격 조사 '의' 중복, (유형 4) 병렬 접속어를 잘못 쓴 경우, 각각의 유형에 대해서 한국어 분석 단계에서 발생할 수 있는 문제에 대해 설명하였으며, 문제 사항에 대해 통제언어 규칙을 제시하였다. 통제언어 규칙에 따라 중의적 명사 수식 구문을 수정한 결과, 한국어 원문의 번역결과보다 한국어 수정문의 번역결과가 작성자의 의도를 더 잘 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.182-184
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• 2000

대부분의 자연언어처리에서 단위화는 구문 분석 이전의 매우 기본적인 처리 단계로, 텍스트 문장을 문법적으로 서로 관련된 단위로 분할하는 것이다. 따라서, 단위화를 이용하면 구문 분석이나 의미 분석 등에서 메모리와 시간을 효율적으로 줄일 수 있다. 일반적으로 통찰에 의한 규칙을 사용해서도 비교적 높은 단위화 성능을 얻을 수 있지만, 본 논문에서는 기계 학습 기법인 k-NN을 사용하여 보다 정확한 단위화를 구현한다. 인터넷 홈페이지에서 얻은 1,273 문장을 대상으로 학습한 결과, k-NN으로 단위화를 확장했을 때에 확장하지 않았을 때보다 2.3%의 정확도 증가를 보였다.

• 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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.3
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• pp.681-687
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• 2000

Ideograph is a truly unifies data and procedural dependencies, Ideograph can be used to assist various program optimization, such as common expression elimination, code motion, constant folding etc. In this paper, we design and implementation of the optimized abstract syntax tree using Ideograph. Ideograph has control flow information and data flow information for source program. So we use a Ideograph in order to produce a optimized Ideograph with control flow information and data flow information.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.431-440
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• 1999

기존 시각언어 컴파일러 자동화 도구는 시각 구문의 그래픽 정의부분을 명세하고 확장 및 수정하는 방법의 한계로 인해 어휘분석단계를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체지향 시각언어 문법을 기반으로 한 새로운 방식의 문법 기반 자동 생성 시스템인 시각언어 컴파일러 자동 생성 환경(CGE-VL)을 구축한다. 이 시스템은 객체지향 패러다임을 기초로 한 시각언어 컴파일러 구축을 위한 실질적인 도구로 기존의 시각언어 컴파일러 자동화 도구와는 구별되는 객체지향 시각언어의 효과적인 명세 방법 제공, 어휘분석기를 이용한 파싱 시간의 단축, 객체지향 파서를 자동 생성하는 등의 새로운 특성을 제공한다. 이러한 특성은 특히 동일한 의미를 가지는 언어 구성요소가 그 쓰임에 따라 서로 다른 구체화된 의미 및 행동을 가지는 객체지향 시각언어에서는 언어 명세에서 최종 산물인 컴파일러에 이르는 전 단계에 동일한 객체 지향 패러다임을 사용함으로써 일관된 개발방법을 제공하여 그 효과가 두드러진다.

• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.13 no.3
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• pp.127-144
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• 1983

오늘날은 과학문명의 발달로 인하여 기존지식의 수명이 점차 짧아져 가고있는 것이 특징이다. 지식의 증가는 단순히 지식의 양을 증가시키는 역할뿐 아니라 많은 기존지식을 불충분하고 쓸모 없는 것으로 바꿔버리게 한다. 그러므로 학교에서는 학생들에게 어떤 특정지식의 축척보다는 그 학문에 내재해 있는 기본적인 지식의 구조를 학습하게 하여 여러 가지 개념을 관련시키는 논리적 방법을 학습하게 하고 합리적인 탐구방법을 구사할 수 있도록 하여 변화하는 미지의 세계에 대처해 나갈 수 있도록 하는 것이 중요하다. 본 연구는 간호학의 기본 지식구조를 확인하는데 그 목적이 있다. 본 연구를 하게 된 동기는 간호업무의 근거로 활용도리 지식체계는 교육과정의 조직원리로 작용될 유형이나 구조를 지니고 있으며 이런 유형이나 구조를 중심으로 간호교육과정을 구성하는 것이 간호교육에 필수적이라는 문제에서 비롯되었다. 연구방법은 1982년 9월부터 1983년 5월에 걸쳐 간호학 문헌을 체계적으로 분석하여 간호학의 개념적 지식구조와 구문적 지식구조를 확인하였다. 그 결과 얻어진 결론은 다음과 같다. 1. 간호학의 개념적 구조： 모든 학문에는 탐구의 대상인 특수현상을 설명하고 서술하는데 활용되는 일련의 실질적, 개념적 구조를 가지고 있다. 그러나 그 학문의 중요한 부분 또는 중심을 포함하고 있는 개념들이 그 분야 또는 학문의 개략이라고 할 수 있는데 연구결과 간호학에서 가장 높은 순위의 대표적 특질을 지닌 개념은 인간, 건강, 환자/대상자, 간호, 행동으로 분석되었다. 2. 간호학의 구문적 지식구조 : 지식구조의 두 번째 요소인 학문의 구문(syntax)은 간호학에서의 특징적인 탐구방법과 관련되나 개념적 구조와 마찬가지로 탐구방법은 학문에 따라 다르며 그 분야의 주요양상을 나타낸다. 연구결과 간호학에서의 특징적인 탐구방법은 공동적으로 간호과정(nursing process)임이 나타났으며 그 요인으로는 사정, 진단, 계획, 수행, 평가의 다섯 단계로 분석되었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.3
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• pp.161-177
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• 2019

In this paper, we study the performance improvement of the answer extraction in Question-Answering system by using sentence dependency parsing result. The Question-Answering (QA) system consists of query analysis, which is a method of analyzing the user's query, and answer extraction, which is a method to extract appropriate answers in the document. And various studies have been conducted on two methods. In order to improve the performance of answer extraction, it is necessary to accurately reflect the grammatical information of sentences. In Korean, because word order structure is free and omission of sentence components is frequent, dependency parsing is a good way to analyze Korean syntax. Therefore, in this study, we improved the performance of the answer extraction by adding the features generated by dependency parsing analysis to the inputs of the answer extraction model (Bidirectional LSTM-CRF). The process of generating the dependency graph embedding consists of the steps of generating the dependency graph from the dependency parsing result and learning the embedding of the graph. In this study, we compared the performance of the answer extraction model when inputting basic word features generated without the dependency parsing and the performance of the model when inputting the addition of the Eojeol tag feature and dependency graph embedding feature. Since dependency parsing is performed on a basic unit of an Eojeol, which is a component of sentences separated by a space, the tag information of the Eojeol can be obtained as a result of the dependency parsing. The Eojeol tag feature means the tag information of the Eojeol. The process of generating the dependency graph embedding consists of the steps of generating the dependency graph from the dependency parsing result and learning the embedding of the graph. From the dependency parsing result, a graph is generated from the Eojeol to the node, the dependency between the Eojeol to the edge, and the Eojeol tag to the node label. In this process, an undirected graph is generated or a directed graph is generated according to whether or not the dependency relation direction is considered. To obtain the embedding of the graph, we used Graph2Vec, which is a method of finding the embedding of the graph by the subgraphs constituting a graph. We can specify the maximum path length between nodes in the process of finding subgraphs of a graph. If the maximum path length between nodes is 1, graph embedding is generated only by direct dependency between Eojeol, and graph embedding is generated including indirect dependencies as the maximum path length between nodes becomes larger. In the experiment, the maximum path length between nodes is adjusted differently from 1 to 3 depending on whether direction of dependency is considered or not, and the performance of answer extraction is measured. Experimental results show that both Eojeol tag feature and dependency graph embedding feature improve the performance of answer extraction. In particular, considering the direction of the dependency relation and extracting the dependency graph generated with the maximum path length of 1 in the subgraph extraction process in Graph2Vec as the input of the model, the highest answer extraction performance was shown. As a result of these experiments, we concluded that it is better to take into account the direction of dependence and to consider only the direct connection rather than the indirect dependence between the words. The significance of this study is as follows. First, we improved the performance of answer extraction by adding features using dependency parsing results, taking into account the characteristics of Korean, which is free of word order structure and omission of sentence components. Second, we generated feature of dependency parsing result by learning - based graph embedding method without defining the pattern of dependency between Eojeol. Future research directions are as follows. In this study, the features generated as a result of the dependency parsing are applied only to the answer extraction model in order to grasp the meaning. However, in the future, if the performance is confirmed by applying the features to various natural language processing models such as sentiment analysis or name entity recognition, the validity of the features can be verified more accurately.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.3
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• pp.203-210
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• 2016

Korean is free of omission of sentence elements and modifying scope, so managing it on morphological analyzer is better than parser. In this paper, we propose functional expansion methods of the morphological analyzer to ease the burden of parsing. This method is a longest phrase matching method. When the series of several morpheme have one syntax category by processing of Unknown-words, Compound verbs, Compound nouns, Numbers and Symbols, our method combines them into a syntactic unit. And then, it is to treat by giving them a semantic features as syntax unit. The proposed morphological analysis method removes unnecessary morphological ambiguities and deceases results of morphological analysis, so improves accuracy of tagger and parser. By empirical results, we found that our method deceases 73.4% of Parsing tree and 52.4% of parsing time on average.