Grammatical Relation Analysis using Support Vector Machine in BioText

바이오 문서에서 지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석

동사와 기본구 사이의 문법관계 분석은 품사부착과 기본구 인식이 수행된 상태에서, 동사와 의존관계를 갖는 기본구를 찾고 각 구의 구문적, 의미적 역할을 나타내는 기능태그를 인식하는 작업이다. 본 논문에서는 바이오 문서에서 단백질과 단백질, 유전자와 유전자 사이의 상호작용관계를 자동으로 추출하기 위해서 제안한 문법관계 분석 방법을 적용하고 따라서 동사와 명사고, 전치사고, 종속 접속사의 관계만을 분석하며 기능태그도 정보추출에 유용한 주어, 목적어를 나타내는 태그들로 제한하였다. 기능태그 부착과 의존관계 분석을 통합해 수행하였으며, 지도학습 방법 중 분류문제에서 좋은 성능을 보이는 지지 벡터 기계를 분류기로 사용하였고, 메모리 기반 학습을 사용하여 자질을 추출하였으며, 자료부족문제를 완화하기 위해서 저빈도 단어는 품사 타입 또는 워드넷의 최상위 클래스의 개념을 이용해서 대체하였다. 시험 결과지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석은 실제 적용시 빠른 수행시간과 적은 메모리 사용으로 상호작용관계 추출에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보였다.