• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.15-24
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• 1993

한국어는 구문요소의 문법기능이 표면구조상에 명시되는 구문특성을 갖고 있다. 이러한 특성은 한국어의 문법체계가 feature중심으로 전개되고 있음을 의미한다. 한국어에서의 feature 특성과 이진 결합 관계를 중심으로 하는 chart parsing 알고리즘을 제시하고 한국어 chart parser을 구현하였다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.279-284
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• 2000

핵심개념 기반의 분석 시스템은 기존의 CFG형태로 기술된 문법의 양을 현저히 줄이고 간투어, 중복발화등과 같은 파싱 불필요 성분을 처리하는 루틴을 개선해 파서의 부담을 줄인 분석 방법이다. 핵심개념 기반 분석 시스템은 동사를 기준으로 문법을 기술한다. 따라서, 발화자의 사투리 둥에 의해서 동사 정보를 상실한 문장은 분석이 되지 않는 문제점을 가지고 있으며 또한, 문장 분석시 분석 문법을 구성할 수 없는 짧은 발화문같은 경우에도 분석을 하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 발화문의 예를 작성해 놓은 예문사전과 발화문이 가지고 있는 종결형 정보를 이용해서 그러한 문제를 해결하고 분석의 정확성을 높였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.234-239
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• 2015

2000년대 중반 세종 구구조 구문분석 말뭉치가 배포된 이후 의존 구문분석이 구문분석 연구의 주요 흐름으로 자리 잡으면서 많은 연구자들이 구구조 구문분석 말뭉치를 개별적으로 의존구조로 변환하여 구문분석 연구를 수행하였다. 하지만 한국어 문장의 의존구조 표현에 대한 논의가 부족하여 서로 다른 의존구조로 변환 후 구문분석을 연구함으로써 연구 효율성이 저하되는 문제가 발생하였다 본 연구에서는 이와 같은 문제에 접근하기 위하여 한국어 문장에 대한 의존관계 가이드라인을 제안한다. 그리고 제안하는 가이드라인을 기반으로 구축한 엑소브레인 언어분석 말뭉치(725 문장)에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.61-66
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• 2011

본 논문은 한국어 복합명사 구조의 분석을 목적으로 한다. 연구는 이론 언어학뿐만이 아니라 정보처리, 정보검색과 같은 언어의 전산적 처리에서도 중요한다. 복합명사 구조는 크게 외심구조와 내심구조로 나뉘며 내심구조의 경우에 좌분지나 우분지 구조로 분석이 되어야 하는 중의성이 있다. 기존의 Lauer 모델은 사전적 정보에서 발견되는 확률 정보를 구조 정보에 연결하기 위한 모델로 의존모델과 인접모델을 제시하였다. 본 연구에서는 구조에 기반을 둔 확률정보를 결합하기 위한 확률적 CFG 파싱 방법을 활용하고자 하였다. 이를 위해서 실제 코퍼스상에서 발견되는 복합명사 패턴을 대상으로 구조적 분석을 화자 직관을 통해서 진행하고, 이를 다시 Lauer 모델과 확률적 CFG 파싱 방법 응용과 비교해 보았다. 결과적으로 화자 직관에 가장 일치한 예측을 하였으며, 구조에 대한 정보 해석이 가능하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.11
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• pp.119-126
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• 2015

CDSS provides clinical doctors with knowledge to be required when they diagnose or make decision about treatment strategy. Arden Syntax is one of the language with which we write MLM that is a component of CDSS. It was designated as a standard by HL7/ANSI. ArdenML is an XML version of Arden Syntax. In this paper we propose a tool which translates Arden Syntax MLMs into ArdenML MLM. To this end we first defines the corresponding relation between two languages. Next we presents a modified version of Arden Syntax grammar to improve performance of lexical analysis and minimize parsing conflicts. Finally we presents syntax and semantics gaps between the both languages, which are a structural representation problem, a data type problem, and a disrelation problem. Our translator resolves such issues and generates exact ArdenML codes for an arbitrary Arden Syntax MLM.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.68-72
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• 2010

본 논문에서는 그래프 기반의 최대신장트리(Maximum Spanning Tree)를 이용한 한국어 의존구문분석 방법을 제안한다. 우리는 최대신장트리 알고리즘을 한국어의 특성인 지배성분 후위의 원칙과 투사성의 원칙을 적용하여 한국어 의존구문분석에 적합한 알고리즘을 만들었다. 제안한 알고리즘은 기존의 한국어 의존구문분석의 방법들보다 낮은 시간복잡도를 가지며 대용량 말뭉치를 학습하기 위해 증분학습이 가능하고 비교적 학습속도가 빠른 Averaged Perceptron 알고리즘을 사용하였다. 실험결과 제안한 방법은 비교적 열악한 환경인 복문이 포함된 장문의 문장에서도 뛰어난 성능을 보여주었다,

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.63-67
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• 2010

본 논문에서는 자질(feature)의 가중치를 학습하여 이용하는 기계학습 기반 한국어 의존 파싱 기법을 소개한다. 이를 위하여 모든 가능한 의존관계에 대하여 각 의존관계마다 일정한 수의 자질을 생성한다. 자질마다 가중치에 의하여 그 중요도를 나타낸다. 자질의 가중치 값은 의존관계가 태깅된 구문구조 학습 말뭉치를 이용하여 학습한다. 이를 위해 본 논문에서는 간단한 가중치 기계학습 기법을 제시한다. 실험을 위한 언어 자원으로는 구구조부착 세종말뭉치를 변환하여 구한 의존관계 부착 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 약 86.5%의 정확률을 가지는 의존파싱이 가능함을 관찰하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.89-92
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• 2016

The latest the siri and like this is offering services that recognize and respond to words in the smartphone or web services. In order to handle intelligently these voices, It needs to search big data in the cloud and requires the implementation of parsing context accuracy given. In this paper, I would like to propose the study on the intelligent personal assistant development method base on the Open source with ASR(Automatic Speech Recognition), QAS(Question Answering System) and TTS(Text To Speech).

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.257-261
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• 2022

본 연구에서는 한국어 AMR 자동 파싱을 하기 위해 seq2seq 방법론을 적용하였다. Seq2seq 방법론은 AMR 파싱 태스크를 자연어 문장을 바탕으로 선형화된(linearization) 그래프의 문자열을 번역해내는 과정을 거친다. 본고는 Transformer 모델을 파싱 모델로 적용하여 2020년 공개된 한국어 AMR와 자체적으로 구축된 한국어 <어린 왕자> AMR 데이터에서 실험을 진행하였다. 이 연구에서 seq2seq 방법론 기반 한국어 AMR 파싱의 성능은 Smatch F1-Score 0.30으로 나타났다.