• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.13 no.6
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• pp.427-431
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• 2007

In this paper we describe a Korean part-of-speech tagging approach using resolution rules for individual ambiguous word and statistical information. Our tagging approach resolves lexical ambiguities by common rules, rules for individual ambiguous word, and statistical approach. Common rules are ones for idioms and phrases of common use including phrases composed of main and auxiliary verbs. We built resolution rules for each word which has several distinct morphological analysis results to enhance tagging accuracy. Each rule may have morphemes, morphological tags, and/or word senses of not only an ambiguous word itself but also words around it. Statistical approach based on HMM is then applied for ambiguous words which are not resolved by rules. Experiment shows that the part-of-speech tagging approach has high accuracy and broad coverage.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06a
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• pp.53-54
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• 2007

• ETRI Journal
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• v.46 no.1
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• pp.35-47
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• 2024

This study introduces CR-M-SpanBERT, a coreference resolution (CR) model that utilizes multiple embedding-based span bidirectional encoder representations from transformers, for antecedent recognition in natural language (NL) text. Information extraction studies aimed to extract knowledge from NL text autonomously and cost-effectively. However, the extracted information may not represent knowledge accurately owing to the presence of ambiguous entities. Therefore, we propose a CR model that identifies mentions referring to the same entity in NL text. In the case of CR, it is necessary to understand both the syntax and semantics of the NL text simultaneously. Therefore, multiple embeddings are generated for CR, which can include syntactic and semantic information for each word. We evaluate the effectiveness of CR-M-SpanBERT by comparing it to a model that uses SpanBERT as the language model in CR studies. The results demonstrate that our proposed deep neural network model achieves high-recognition accuracy for extracting antecedents from NL text. Additionally, it requires fewer epochs to achieve an average F1 accuracy greater than 75% compared with the conventional SpanBERT approach.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.134-139
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• 2007

품사 태깅 시스템에서 규칙 정보와 통계 정보는 상호보완적으로 사용되어 품사 태깅의 성능을 향상시킨다. 하지만, 두 가지 정보로는 품사 태깅의 성능을 향상시키기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 어절별 중의성 해소 정보를 이용하여 품사 태깅 시스템의 정확률을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다. 통계 정보는 21세기 세종계획의 천만 어절 균형 말뭉치와 태그 부착 말뭉치에서 추출한 trigram 형태의 중의성 어절 및 품사 태그열 출현 빈도 정보를 이용하여 구축하였고, 규칙 정보는 보조용언, 숙어, 관용적 표현 등을 이용하여 구축하였다. 어절별 중의성 해소 정보는 세종 천만 어절 균형 말뭉치의 중의성 어절에서 고빈도 상위 50%에 해당하는 어절을 대상으로 해당 어절의 의미정보와 문맥정보를 고려하여 구축되었고, 이것은 통계 정보를 이용한 품사 태깅 전에 적용되어 분석 후보를 줄여준다. 또한, 학습을 통하여 어절별 중의성 해소 정보를 수정 및 보강하여 잘못된 품사 태깅 결과를 보정해준다. 이와 같이 통계 정보와 규칙 정보를 이용한 품사 태깅 시스템에 고빈도 중의성 어절에 대한 어절별 중의성 해소 정보를 이용함으로써 품사 태깅의 성능을 향상시킬 수 있었다.