Semantic Role Transformation of Arguments using Predicate and Josa Information

술어와 조사 정보를 이용한 논항의 의미역 변환

의미역 결정 (Semantic Role Labeling) 은 문장 내의 술어와 이들의 논항들의 의미 관계를 결정하는 과정을 뜻한다. 의미역 결정을 하기 위해서는 대량의 말뭉치와 다양한 언어 자원이 필요한데, 많은 경우에 PropBank 말뭉치가 사용된다. 한국어 PropBank는 다른 언어에 비해 자료가 적어 그것만을 가지고 의미역 결정을 하기에 적절하지 않다. 또한 한국어 의미 분석을 위해서 지금까지는 세종 말뭉치나 의미역이 활용되어 오기도 하였다. 따라서 한국어 의미역 결정에서는 한국어 PropBank 뿐만 아닌 세종 의미역 표지 부착 말뭉치의 구축 역시 요구되는데 말뭉치 구축 작업이 수동 부착 작업이기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이미 구축되어 있는 한국어 PropBank 의미역을 세종 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제시한다. 자동 변환을 위해서는 먼저 PropBank 의미역의 변환 후보 의미역을 구하여 이들 중에서 가장 적절한 의미역으로 변환한다. 자동 변환을 위해서는 크게 3 가지 특징을 활용하는데, 첫째는 변환 대상 논항의 의미 유사성이고, 둘째는 논항과 의미 관계를 가지고 있는 술어, 그리고 셋째는 논항과 결합되어 있는 조사이다. 이 세 가지 특징을 사용하여 정확한 의미역 변환을 위해 술어, 조사의 의미역 결합 확률 테이블을 구축한다.