• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.791-798
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• 2002

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 한국어의 부분 자유 어순성질과 문장의 필수적 성분의 생략과 같은 특성으로 인하여 한국어 구문분석에 관한 연구들에서는 주로 의존문법을 선호하고 있다. 본 논문에서는 기존의 어절단위학습방법에서는 학습할 수 없었던 어절 내의 의존관계를 학습할 수 있는 형태소 단위의 학습 방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 약 3만 문장에서 추출한 25,000문장의Tagged Corpus을 가지고 한국어 확률 의존문법 학습을 시도하였다. 그 결과 초기문법 2,349개의 정확한 문법을 얻을 수 있었으며, 문법의 정확성을 실험하기 위해 350개의 실험문장을 parsing한 결과 69.77%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 한국어 어절 특성을 고려한 형태소 단위 학습으로 얻어진 의존문법이 어절 단위 학습으로 얻어진 문법보다 더 정확하다는 사실을 알 수 있었다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1994년도 The Proceedings of the 1994 Kyoto Conference
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• pp.63-72
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• 1994

Dependency Grammar has been used by Iinguists as the basis of the syntactic components of their grammar formalisms. It has also been used in natural langauge parsing. In China, attempts have been made to use this grammar formalism to parse Chinese sentences using corpus based techniques. This paper reviews the properties of Dependency Grammar as embodied in four axioms for the well-formedness conditions for dependency structures. It is shown that allowing mul tiple governors as done by some followers of this formalism is unnecessary. The practice of augmenting Dependency Grammar with functional labels is discussed in the light of building functional structures when the sentence is parsed. This will also facilitate semantic interpretion.retion.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1705-1712
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• 2009

최근 대부분의 한국어 구문분석기는 의존문법(Dependency Grammar)을 사용하고 있는데, 그 이유는 한국어의 특성인 어순이 비교적 자유롭고 생략이 잦은 문장에 대한 처리가 용이하기 때문이다. 하지만 의존문법을 이용한 한국어 구문분석은 많은 중의성을 도출하는 문제점이 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 중의성을 보다 효과적으로 해결하기 위하여 200개가 넘는 의존문법 규칙과 문장의 구성성분을 이용한 구간분할방법, 관형형어미가 붙은 용언에 대한 처리 및 같은 용언에 중복된 구성성분 결합제한 방법을 사용한 구문분석기를 제안한다. 실험 결과 중의성 제거에 많은 효과가 있음을 보여준다.

• 인지과학
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• 제3권1호
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• pp.1-24
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• 1991

본 논문은 한국어의 어휘적 중의성을 해결하는 시스템을 보여준다. 이 시스템은 의존 문법과 대조 의미론을 이용하고 있다. 의존 문법은 두 형태소 사이의 의존관계에 의하여 문장을 분석한다. 대조 의미론은 어휘적 중의성과 의미관계의 상호작용을 조사한다. 대조 의미론은 의미 프레임,의미 백터,대조,분류의 4개의 구성요소로 이루어진다. 본 시스템은 C 언어로 구성되었으며, 문자을 분석 학과 두 단어간의 의미 관계를 조사하며 어휘적 중의성을 해결한다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.375-384
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• 2007

This paper describes a method for automatic acquisition of wide-coverage treebank-based deep linguistic resources for Japanese, as part of a project on treebank-based induction of multilingual resources in the framework of Lexical-Functional Grammar (LFG). We automatically annotate LFG f-structure functional equations (i.e. labelled dependencies) to the Kyoto Text Corpus version 4.0 (KTC4) (Kurohashi and Nagao 1997) and the output of of Kurohashi-Nagao Parser (KNP) (Kurohashi and Nagao 1998), a dependency parser for Japanese. The original KTC4 and KNP provide unlabelled dependencies. Our method also includes zero pronoun identification. The performance of the f-structure annotation algorithm with zero-pronoun identification for KTC4 is evaluated against a manually-corrected Gold Standard of 500 sentences randomly chosen from KTC4 and results in a pred-only dependency f-score of 94.72%. The parsing experiments on KNP output yield a pred-only dependency f-score of 82.08%.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.235-244
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• 2004

본 논문에서는 한국어 구문 분석 및 구문 트리 표현을 위한 복합 레이블 생성 방법을 제안한다. 기존의 구문 트리 표현에서는 미리 정의된 구문 트리 레이블을 사용하여 구문 정보를 표현하였다. 본 논문에서는 이진 규칙하에서 품사태그 정보만을 이용하여 구문 레이블을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 제안된 구문 레이블은 두 개의 하위 구성체의 품사정보를 적절히 구성하여 형성되며, 동시에 현 구성체의 상태 및 역할 정보를 표현할 수 있도록 고안되었다. 이와 같이 함으로써 품사태그 정보가 가지고 있는 정보를 그대로 구문 트리에 반영시킬 수 있었다. 또한, 품사 정보와 이진규칙만을 이용하여 구문 트리를 표현하기 때문에, 다양한 구문 규칙을 채택하고 있는 서로 다른 구문 분석기의 결과를 정규화 하는 데 적용할 수 있을 것이며, 일본어와 같은 다른 언어에도 쉽게 적용 가능하다. 약 31,080 문장에 대한 구문 분석의 결과, 79.30%의 정확도를 얻을 수 있었으며, 이는 제안된 구문 트리 표현 방법이 구문 분석기의 효율에도 좋은 영향을 미침을 보이는 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.993-997
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• 2009

클러스터링 기법은 다양한 분야에서 이용되어 왔으며, 통계 기반 기계번역에서도 익히 사용된 기법이다. 그러나 기존의 연구에서는 깊이 있는 문법적인 분석 없이 기계학습 기법을 사용하거나, 문장구조의 정보를 사용하더라도 정규식을 이용하여 판별하는 선에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문에서는 각 문장의 의존관계 문법에 따른 구조와 조사 등의 품사 정보를 사용하여 문장구조를 파악하고 유형별로 분류하여 각각에 특화된 언어모델을 획득하는 방법과, 이를 구 기반 통계기계번역에 추가적인 정보로 사용하여 번역성능을 향상하는 데 이용하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.1-4
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• 2008

본 논문에서는 의존 문법, 하위범주화, 그리고 조사와 어미의 분석과 처리에 기반 한 한국어 파서를 제시하고 논의한다. 의존 문법과 하위범주화는 BNF(Backus Naur Form)를 확장한 형식을 사용하여 정의하였다. 논문에서 한국어 파서의 개념적 기본 구도를 C 프로그램 형식을 사용하여 나타내었다. 현재 구현된 한국어 파서의 구성을 설명하고 실행결과를 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제44권3호
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• pp.438-449
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• 2022

This study proposes a dependency grammar-based self-attention multilayered bidirectional long short-term memory (DG-M-Bi-LSTM) model for subject-predicate-object (SPO) tuple recognition from natural language (NL) sentences. To add recent knowledge to the knowledge base autonomously, it is essential to extract knowledge from numerous NL data. Therefore, this study proposes a high-accuracy SPO tuple recognition model that requires a small amount of learning data to extract knowledge from NL sentences. The accuracy of SPO tuple recognition using DG-M-Bi-LSTM is compared with that using NL-based self-attention multilayered bidirectional LSTM, DG-based bidirectional encoder representations from transformers (BERT), and NL-based BERT to evaluate its effectiveness. The DG-M-Bi-LSTM model achieves the best results in terms of recognition accuracy for extracting SPO tuples from NL sentences even if it has fewer deep neural network (DNN) parameters than BERT. In particular, its accuracy is better than that of BERT when the learning data are limited. Additionally, its pretrained DNN parameters can be applied to other domains because it learns the structural relations in NL sentences.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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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.