• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.74-79
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• 2019

기존의 복합명사 분해 알고리즘은 미등록어 단위명사들이 포함된 복합명사를 분해할 때 미등록어를 분리하기 어려운 문제가 발생한다. 이는 현실적으로 모든 고유명사, 신조어, 외래어 등의 모든 단위 명사를 사전에 등록하는 것은 불가능하다는 한계가 존재하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 복합명사 분해 문제를 태그 열 부착(sequence labeling) 문제로 정의하고 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용하는 복합명사 분해 방법을 제안한다. 단위명사 사전을 구축하지 않고 미등록 단위명사를 인식하기 위하여 복합명사를 구성하는 각 음절들을 연속적인 벡터 공간에 표현하여 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하는 방식으로 복합명사를 단위명사들로 분해한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.63-76
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• 2012

본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.

• 인지과학
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• 제18권4호
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• pp.371-398
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• 2007

이 연구는 의미점화과제와 반복점화과제를 사용하여 사용빈도와 의미투명성이 복합명사의 분리처리 양상에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 실험 1에서는 사용빈도에 따라 복합명사의 분리처리 양상이 달라지는지를 검토하였다. 의미점화효과가 복합명사 연상어 조건에서 자극제시시차나 사용빈도와 무관하게 관찰되었으며, 반복점화효과는 부분조건과 전체조건에서 모두 관찰되었지만 부분조건에서 더 큰 반복점화효과를 보였다. 이 결과는 복합명사가 하위 형태소로 분리되어 처리되는 경로와 복합명사 전체로 처리되는 경로가 함께 존재할 가능성을 보여준다. 실험 2에서는 의미투명도에 따라 복합명사의 분리처리 양상이 달라지는지를 검토하였다. 의미점화효과가 복합명사 연상어 조건에서 자극제시시차나 의미투명도에 무관하게 관찰되었으며, 반복점화과제에서도 실험 1b와 유사한 결과를 보였다. 실험 1과 2의 결과는 어휘수준에서 분리처리경로와 전체처리경로를 통해 활성화된 의미가 개념 수준에서 이루어지는 상호작용과정을 통해 복합명사의 의미를 결정함을 시사한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-14
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• 2010

본 논문에서는 명사의 띄어쓰기 bigram과 단일명사 정보를 이용하여 복합명사를 분해하는 방법을 제시한다. 붙여쓰기와 띄어쓰기를 모두 허용하는 복합명사의 특징에 따라 띄어쓰기 bigram으로 후보를 선정할 경우, 분해시간과 후보의 수를 크게 줄일 수 있으며, 긴 음절의 복합명사도 bigram의 chain을 통해 빠르게 후보 조합이 가능하다. 분해 후보가 복수일 경우, 명사 간 bigram 확률을 계산하여 최적의 분해 후보를 선정한다.

• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.274-284
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• 2002

한국어 대어휘 연속음성인식을 위한 텍스트 전처리에서 띄어쓰기 오류는 잘못된 단어를 인식 어휘에 포함시켜 언어모델의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 텍스트 코퍼스의 띄어쓰기 교정을 위하여 한국어 음절 N-그램을 이용한 자동 띄어쓰기 알고리듬을 제시한다. 제시된 알고리듬에서는 주어진 입력음절열은 좌에서 우로의 천이만을 갖는 마코프 체인으로 표시되고 어떤 상태에서 같은 상태로의 천이에서 공백음절이 발생하며 다른 상태로의 천이에서는 주어진 음절이 발생한다고 가정한다. 마코프 체인에서 음절 단위 N-그램 언어모델에 의한 문장 확률이 가장 높은 경로를 찾음으로써 띄어쓰기 결과를 얻는다. 모든 공백을 삭제한 254문장으로 이루어진 신문 칼럼 말뭉치에 대하여 띄어쓰기 알고리듬을 적용한 결과 91.58%의 어절단위 정확도 및 96.69%의 음절 정확도를 나타내었다. 띄어쓰기 알고리듬을 응용한 줄바꿈에서의 공백 오류 처리에서 이 알고리듬은 91.00%에서 96.27%로 어절 정확도를 향상시켰으며, 복합명사 분리에서는 96.22%의 분리 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.719-720
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• 2018

복합명사 분해 문제를 태그열 부착 문제로 정의하고 음절 임베딩과 딥러닝을 이용하여 복합명사를 분해하는 방법을 제안한다. 임베딩 방식으로는 음절 단위로 복합명사에 출현한 음절들을 벡터 공간에 표현하고 양방향 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하여 복합명사 분해 태그를 부착하여 복합명사를 단위명사들로 분해하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.254-259
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• 2010

복합명사의 구성요소로 미등록어, 1음절어, 접사 등이 포함된 경우에 복합명사 분해기의 분해 결과가 분해중의성을 보이게 된다. 특정 복합명사에 대한 분해 결과가 잘못된 것일 경우, 이를 분해 오류로 판단하고, 재처리과정을 통해 교정해야 한다. 본 논문에서는 복합명사의 분해 결과에서 분해 오류에 대하여 각 구성명사의 빈도 정보를 통해서 오류 여부를 판단하고, 적절한 재분해 결과를 제공하여 분해 오류를 교정하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.33-39
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• 2003

한국어에서는 복합 명사 생성이 매우 자유스럽다. 즉, 독립된 명사를 연속으로 붙여 쓰는 것이 가능하다. 하지만, 기계번역이나 정보 검색과 같이 복합 명사를 처리하는 시스템에서 정확한 분석을 위해서는 복합 명사를 다시 단일 명사들로 분해하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 복합 명사 분해를 위해 GECORAM(GEneralized Combination of Rule-based learning And Memory-based learning) 알고리듬을 제시한다. 규칙 학습 알고리듬의 장점은 생성된 학습 결과를 사람이 쉽게 이해할 수 있다는 점이지만, 다른 지도학습 알고리듬에 비해 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 위해 규칙 학습 알고리듬과 기억기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 실험 결과, GECORAM 알고리듬은 규칙 기반 학습이나 기억 기반 학습을 단독으로 쓰는 경우보다 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.193-196
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• 2018

차세대정보컴퓨팅 개발사업 협의회에서 주최하고 한국어 정보처리 원천기술 연구개발 사업단에서 주관하는 2018 차세정 언어처리 경진대회가 개최되었다. "한국어 자동 띄어쓰기"와 "한국어 복합명사 분해"의 두 태스크로 진행되었고 각각 4팀, 2팀이 참가하였다. 주최 측에서 제공한 데이터만을 활용하는 closed 트랙과 각 참가팀이 추가 데이터를 활용하는 open 트랙으로 구분하여 평가하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.181-185
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• 2009

복합명사를 분해하는데 있어서 발생하는 분해오류들은 대부분 예외상황들로 취급된다. 전체적으로 차지하는 비중은 크지 않은데 오류 처리를 위해 들어가는 비용이 상대적으로 크기 때문이다. 하지만 분해된 데이터를 색인기나 문서분류기, 기계번역기 등에 실제로 적용해야 할 경우, 분해오류들을 수정해주어야 더 나은 성능을 보일 수 있기 때문에 분해오류를 찾아내고 수정하는 방법을 고안해야 한다. 본 논문에서는 복합명사 분해기에서 추출된 결과를 살펴보고, 주요 분해오류들이 가진 공통적인 특징을 파악하여 분해오류를 발견하는 방법을 생각해보고자 한다.