Journal of KIISE:Software and Applications (한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Decision Tree based Disambiguation of Semantic Roles for Korean Adverbial Postpositions in Korean-English Machine Translation

한영 기계번역에서 결정 트리 학습에 의한 한국어 부사격 조사의 의미 중의성 해소

  • 박성배 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 김영택 (서울대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2000.06.15
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Abstract

Korean has the characteristics that case postpositions determine the syntactic roles of phrases and a postposition may have more than one meanings. In particular, the adverbial postpositions make translation from Korean to English difficult, because they can have various meanings. In this paper, we describe a method for resolving such semantic ambiguities of Korean adverbial postpositions using decision trees. The training examples for decision tree induction are extracted from a corpus consisting of 0.5 million words, and the semantic roles for adverbial postpositions are classified into 25 classes. The lack of training examples in decision tree induction is overcome by clustering words into classes using a greedy clustering algorithm. The cross validation results show that the presented method achieved 76.2% of precision on the average, which means 26.0% improvement over the method determining the semantic role of an adverbial postposition as the most frequently appearing role.

한국어는 격조사에 의해 구문 역할이 결정되고 하나의 조사가 여러 개의 의미를 가지는 특징이 있다. 특히, 부사격 조사는 그 의미의 다양성으로 인해서 한영 기계 번역에서의 조사 번역을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 부사격 조사가 가질 수 있는 의미격을 24개의 클래스로 분류한 후, 50만 어절 크기의 말뭉치에서 추출한 학습 예제와 결정 트리 추론(decision tree induction)을 통해 부사격 조사의 의미격 결정 규칙을 학습하였다. 결정 트리 추론 시 나타날 수 있는 학습 예제의 부족 문제는 단어 클래스를 사용함으로써 해결하였다. 실험 결과, 6개의 부사격 조사에 대해서 평균적으로 76.2%의 정확도를 보였으며, 이는 가장 많이 나타나는 의미격을 부사격 조사의 의미격으로 결정하는 방법에 비해 26.0%의 정확도 향상을 의미한다.

Keywords

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