차트 파싱 알고리즘에서는 입력 문장의 왼쪽에서 오른쪽으로 파싱을 진행하여야 한다는 제약이 따른다. 본 논문에서는 이러한 제약을 없앤 임의 순서 차트 파싱 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 입력 문장의 각 단어에 대하여 어떤 순서로 파싱을 하더라도 무방하다. 입력 문장의 왼쪽에서 오른쪽으로 파싱을 진행하는 것은 임의 순서로 파싱을 진행하는 것의 특수한 형태이므로 임의 순서 차트파싱 알고리즘에서도 입력 문장의 왼쪽에서 오른쪽으로 파싱을 하는 것이 가능하다. 제안된 알고리즘은 차트 파싱 알고리즘을 확장한 것으로서 제어 구조가 매우 단순하며 구현도 용이하다.
차트 파싱 알고리즘에서 left-corner와 look-ahead 정보를 이용하여 불필요한 중간 구조가 생성되지 않도록 함으로써 파싱 속도를 향상시키는 방법이 제안된 바 있다. left-corner와 look-ahead 정보를 이용할 경우 불필요한 중간 구조가 생성되지 않으므로 파싱 속도가 빨라지겠지만 이러한 정보를 유지 관리하고 참조하는 데 따른 추가 비용이 발생한다. 이러한 추가 비용이 발생함에도 불구하고 대규모 문법을 사용하여 파싱을 할 때에는 파싱 속도가 상당한 많이 향상되었다는 연구 결과가 있었다. 본 논문에서 는 소규모 문법을 사용했을 때 파싱 속도가 어느 정도 향상되는가를 관찰하는 실험을 하였다. 실험 결과 소규모의 문법에서는 파싱 속도 향상 정도가 상대적으로 낮았으며 left-corner 정보는 파싱 속도를 향상 시키는 것이 아니라 오히려 저해한다는 사실을 알 수 있었다.
본 연구는 잘못 형성된 입력에 대한 멜리쉬의 연구(1989)에 기반하고 있다. 이 글은 chart-based parser를 이용하여 구문론적 차원에서 잘못 형성된 입력 문자의 복구에 촛점을 둔다. 멜리쉬의 체계는 두가지 분석기, 즉 잘형성된 입력 분석기와 잘못 형성된 입력 분석기로 구성되는데, 필자의 연구는 그에 생각을 따르고 있다. 이글에서는 주로 chartparsing의 개념, 잘못형성된 입력에 대한 분석전략이 논의된다. 또한 필자가 제시하는 체계의 디자인과 구현, 필자의 체계를 멜리쉬의 체계와의 비교와 같은 사항들이 다루어질 것이다.
In this paper, an algorithm for on-line rightward japanese parsing is proposed. The ambiguity in on-line parsing is accumulated until the input is completely finished, since there is not a space between words in the japanese sentence. Thus the algorithm for morphological analysis, based on modified chart, is used in solving it. And the number of searching a word in dirctionary for morphological analysis is also a puzzling problem. The japanese sentence, consist of N characters, has logically its maximum number of N(N+1)/2 searches in the ordinary on-line analysis, which is nearly twice as many as normal off-line. In this paper, the matter is settled through the modification of dictionary format. In experiment, we can accomplish the rate of analysis which is nearly equal to that of off-line parsing. And it becomes clear that the longer a sentence is, the better an analysis efficiency is.
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.
The definitions in Korean dictionary not only describe meanings of title, but also include various semantic information such as hypernymy/hyponymy, meronymy/holonymy, polysemy, homonymy, synonymy, antonymy, and semantic features. This paper purposes to implement a parser as the basic tool to acquire automatically the semantic information from the definitions in Korean dictionary. For this purpose, first we constructed the part-of-speech tagged corpus and the tree tagged corpus from the definitions in Korean dictionary. And then we automatically extracted from the corpora the frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability based on the statistical method. The parser is a kind of the probabilistic chart parser that uses the extracted data. The frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability resolve the noun phrase's structural ambiguity during parsing. The parser uses a grammar factoring, Best-First search, and Viterbi search In order to reduce the number of nodes during parsing and to increase the performance. We experiment with grammar rule's probability, left-to-right parsing, and left-first search. By the experiments, when the parser uses grammar rule's probability and left-first search simultaneously, the result of parsing is most accurate and the recall is 51.74% and the precision is 87.47% on raw corpus.
영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.
본 논문에서 제안하는 영어 Parser는 Bottom-Up Best-First Chart Parser를 기반으로 영어 구문 분석과 동시에 영$\longrightarrow$한 구조변환을 수행한다. 따라서, 영어 입력문에 대한 파서의 결과는 한국어 구운 Tree가 된다. 구문 분석과 변환을 동시에 수행하므로, 번역 과정을 단순화하고 번역지식 관리가 용이하여 번역기의 튜닝이 용이하다. 구현된 파서는 대규모 문법 규칙에 대응하기가 용이하고. 새로운 규칙의 추가가 용이하여 번역기의 점진적인 성능 향상이 가능하다.
이 논문은 상대적으로 어순이 자유로운 언어인 한국어의 특성을 반영하면서, 모든 가능한 문장 구조를 분석할 수 있는 한국어 분석 방법을 제시한다. 특히 구절 구조에 의한 통사 표현 기능을 하위 범주화와 단일화에 의해 보완하는 기법을 이용하면서, bottom-up과 left-right에 의해 분석이 가능한 단일 과정 (one-path) 분석 기법을 이용하는 것이 본 논문의 특징이다. 그리고 하위 범주화와 서술어의 어미가 가진 양상 정보에 의존하여 한국어의 내포문 처리가 이루어져야함을 보여준다.
The purpose of this paper is to show that the solutions of the problem for the anaphor ocured in korean senstence, by means of one-direction activated chart parsing leaded by a head. This is the phenomenon frequently occured in the conversation of natural language and the part necessarily required in the construction of natural language processing system for the practical use. To solve the problem of anaphor in the korean language, we have computerized definition and the management conditions necessary in the semantic classification between the anaphor and its antecedent and index are added in the feature structure in lexicon. To deal with anaphor in parser and algorithm is proposed to solve the problem for anaphor. The range of management of pareser is extended to solve the problem for anaphor of the indeclinable parts of speech in korean occured in all the sentences the parser HPSG developed previously manages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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