통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.
영어의 부정 스트리핑 구문은 접속사 but, 부사 not, 그리고 하나의 구성성분 NP로 구성되어있다. 해당 구문은 통사적으로는 불완전한 문장처럼 보이지만 의미적으로는 완전한 해석을 전달하며 특히, 이 구문은 중의적인 해석을 가질 수도 있기 때문에 적절한 접근방법으로 의미부를 분석하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 부정 스트리핑 구문의 통사적 구문생성과 중의성 해소를 위해 직접 해석 접근법(Direct Interpretation Approach)을 기반으로 한 구문 규칙을 제안하고자 한다. 이 규칙은 이전의 연구들이 해결하지 못하는 문제점을 설명할 수 있으며, 통사, 의미, 화용론 등 다양한 특성을 설명해준다.
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.
한국어 문장은 하나 이상의 용언으로 인해 구문 분석 과정에서 다양한 구문 모호성이 발생한다. 이들 중 대부분은 내포문의 수식 범위로부터 발생되는 구 부착의 문제 때문이다. 이런 구운 모호성은 내포문의 범위를 정해서 하나의 구문 범주의 기능을 가지도록 하면 해결할 수가 있다. 본 논문에서는 내포문의 범위를 정하기 위해서 문형과 한국어의 구문 특성을 이용한다. 먼저, 내포문에 있는 용언의 문형 정보가 가질 수 있는 필수격을 최대로 부착하여 내포문의 범위를 정해서 단문으로 분할한다. 그리고 한국어의 구문 특성을 이용해서 분할된 내포문의 기능을 하나의 구문 범주인 체언구나 부사구로 변환한다. 이렇게 함으로써 복합문의 구성 형태가 단문 구조로 변환되기 때문에 내포문의 범위에 의한 구 부착의 문제가 쉽게 해결된다. 이것을 본 논문에서는 내포문의 단문 분할이라고 한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 432 문장을 실험한 결과 문형과 단문 분할을 이용하지 않은 방범보다 구문모호성이 87.73% 감소되었다.
단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.
구문 분석에서 가장 큰 문제점 중 하나는 구문 구조의 중의성을 어떻게 해결하느냐에 달려있다. 확률 구문 규칙은 구문 구조의 중의성 해결에 한 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 중심어 간의 공기정보를 이용하여 한국어 구문 구조의 중의성을 해결하는 확률 모델을 제안하고자 한다. 중심어는 어휘를 이용하기 때문에 자료 부족 문제를 야기시킬 수 있다. 이 때문에 자료부족 문제를 어떻게 해결하느냐에 따라 어휘 정보 사용의 성공이 결정될 수 있다. 본 논문에서는 구문규칙을 단순화하고 Back-off 방법을 이용해서 이 문제를 완화한다. 제안된 모델은 실험 데이터에 대해 약 84%의 정확도를 보였다.
한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하며 대부분의 한국어 문장은 주절과 내포문을 가지는 복문으로 구성되어 있다. 따라서 한국어에 맞는 구문 문법이나 구문 제약을 기술하는 것은 매우 어렵고 한국어를 파싱 하면 다양한 구문 모호성이 발생한다. 본 논문에서는 구문 제약으로 문형(sentence patterns)을 사용하는 CFG기반의 문법을 기술하여 구문 모호성을 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 내포문을 포함하는 복문도 문형으로 분류하였으며 44개의 문형을 사용한다. 그러나 한국어 특성상 문형 정보만으로는 모든 구문 모호성을 해결할 수가 없기 때문에 문형에 의미 제약(semantic constraint)을 가한 의미 지표(semantic marker)를 사용하여 파싱을 수행한다. 의미 지표는 보조사의 처리나 공동격 조사에 의해 발생되는 구문 모호성을 해결하는데 이용될 수 있다.
XML은 문서의 정적인 요소나 확장성을 해결할 수 있는 차세대 웹 문서 표준 언어이다. 그러나 XML 구조의 복잡성과 문법의 제약 때문에 일반 사용자는 잘 설계된 (Well-formed) 문서나 유효한 (valid) 문서를 만들기가 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 구문지향 문서 작성기를 설계하고 구현한다. XML 구문지향 문서 작성기는 편집기에 제시되는 구문에 따라 쉽게 문서를 작성할 수 있으며, 작성된 문서는 모두 유효하다(valid) 는 특정을 가지고 있다. 본 편집기는 XML 초보자에게 도움을 줄 수 있으며, XML 문서를 작성하는데 높은 생산성을 줄 것이다.
본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문은 구문분석의 전처리로서 생략된 한국어 격조사의 복원 방법을 제안한다. 격조사 생략은 체언과 용언 사이의 관계가 아주 밀접하여 생략하여도 의사 전달에 문제가 없을 경우에 자주 발생한다. 이렇게 생략된 조사는 구문분석의 복잡도를 크게 높일 뿐 아니라 구문 분석의 오류의 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 구문구조 부착 말뭉치를 분석하여 생략된 조사는 그 체언과 용언 사이의 거리가 매우 가깝다는 사실을 발견하였고 이 성질을 이용해서 기계학습 방법을 이용해서 생략된 조사를 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 ETRI 구문구조 부착 말뭉치를 이용해서 실험한 결과, 생략된 조사의 81%를 정확하게 복원할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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