• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.375-384
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• 2007

This paper describes a method for automatic acquisition of wide-coverage treebank-based deep linguistic resources for Japanese, as part of a project on treebank-based induction of multilingual resources in the framework of Lexical-Functional Grammar (LFG). We automatically annotate LFG f-structure functional equations (i.e. labelled dependencies) to the Kyoto Text Corpus version 4.0 (KTC4) (Kurohashi and Nagao 1997) and the output of of Kurohashi-Nagao Parser (KNP) (Kurohashi and Nagao 1998), a dependency parser for Japanese. The original KTC4 and KNP provide unlabelled dependencies. Our method also includes zero pronoun identification. The performance of the f-structure annotation algorithm with zero-pronoun identification for KTC4 is evaluated against a manually-corrected Gold Standard of 500 sentences randomly chosen from KTC4 and results in a pred-only dependency f-score of 94.72%. The parsing experiments on KNP output yield a pred-only dependency f-score of 82.08%.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.873-880
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• 2013

본 논문은 지역적 응집성을 모델링하는 중심화 이론을 이용하여 한국어 영형대명사의 지시해결에 접근한다. 중심화 이론은 영어 대명사의 해결을 위해 널리 사용되고 있지만, 일본어, 한국어 등의 언어에서 나타나는 영형대명사 해결에 중심화의 프레임워크를 적용하는 데에는 많은 어려움이 따른다. Grosz et al.의 중심화 이론은 지시적 표현들의 비조응적 사용을 고려하지 않으므로, 문서에 나타나는 비조응적 기능의 영형 대명사가 중심화 이론을 이용한 영형대명사의 선행사 식별에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 이를 위해 먼저 절 간의 결속 관계를 이용하여 영형대명사, 특히 영형주어의 문장 내 조응성을 결정하고, 다음으로 중심화의 순위를 이용하여 그 영형의 선행사를 식별하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 조응성 결정을 이용하는 제안한 방법이 이를 이용하지 않는 베이스라인 시스템보다 우수함을 알 수 있었다.