• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.2
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• pp.36-42
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• 2004

This paper describes the Korean Question answering system using the syntactic-relation information d verbs to overcome lack of reliable knowledge and linguistic resources. The syntactic-relation information consists d the original form d a verb, usual usage pattern, semantic category of each dependent noun, synonym verbs and passive verbs. We use the syntactic-relation information to parse sentences or phrases with usual usage pattern of the verb and semantic conditions of dependent components on the verb. We also use that information to parse answer candidate sentences, and find an answer from questioned case slot. Our experiments that usage of the syntactic-relation information of verbs to mm lack of reliable knowledge and linguistic resources can be utilized efficiently for the Korean question answering system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.207-216
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• 1998

본 논문에서는 한국어 구문 해석을 위해 동사 중심의 구문 틀 정보를 구축하고, 나아가 결합 빈도가 높은 명사와의 결합 관계를 하나의 네트워크로 구성하는 구문 해석의 방법을 제안한다. 동사 중심의 구문 틀과 명사의 의미 자질은 구문 해결에서 아주 중요한 역할을 하는 것으로, 구문의 비문 여부를 가리는 데 도움을 준다. 그러나 명사의 의미 자질은 경계가 모호하여 구문의 적격성(wellformedness)을 가리기에는 부족한 점이 많다. 따라서 동사와 명사의 결합 관계를 이용하면 구문의 의미적 적격성을 좀 더 명시적으로 가릴 수 있다. 한국어에서 기본 동사이고, 초등학교 교과서에서 사용된 빈도가 아주 높은 동사 '가다'를 가지고 구체적으로 구문 틀 정보와 결합 명사의 의미 자질 및 결합 관계를 정리하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.627-635
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• 2008

An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.924-927
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• 2017

통계 모형에 기반을 둔 구문분석기는 자료 부족 문제에 취약하거나 장거리 의존관계와 같은 특정 언어현상에 대한 처리가 어렵다는 단점이 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 본 연구진은 규칙에 기반을 둔 한국어 구문분석기를 개발하고 있다. 다른 구문 분석기와 다르게 형태소 단위 구문분석을 시도하며 생성 가능한 모든 구문분석 후보를 보여주는 것이 특징이다. 본 연구진의 기존 연구에서 개발한 한국어 구문분석기는 형태소의 입력순서와 구문분석 후보의 생성 순서에 의존하여 구문분석 후보를 순서화하였다. 그러나 생성되는 구문분석 후보 중 가장 정답에 가까운 구문분석 후보의 순위를 낮추기 위해서는 각 구문분석 트리가 특정한 점수를 가질 필요가 있다. 본 논문에서는 품사 태거(tagger)에서 출력하는 어절별 형태소의 순위에 따른 가중치, 수식 거리에 따른 가중치, 특정한 지배-의존 관계에 대한 가중치를 이용해 가중치 합을 가지는 구문분석 후보를 구성하고 이를 정렬하여 이전 연구보다 향상된 성능을 가진 한국어 구문분석기 모델을 제안한다. 실험은 본 연구진이 직접 구축한 평가데이터를 기반으로 진행하였으며 기존의 Unlabeled Attachment Score(UAS) 87.86%에서 제안 모델의 UAS 93.34%로 약 5.48의 성능향상을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.234-239
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• 2015

2000년대 중반 세종 구구조 구문분석 말뭉치가 배포된 이후 의존 구문분석이 구문분석 연구의 주요 흐름으로 자리 잡으면서 많은 연구자들이 구구조 구문분석 말뭉치를 개별적으로 의존구조로 변환하여 구문분석 연구를 수행하였다. 하지만 한국어 문장의 의존구조 표현에 대한 논의가 부족하여 서로 다른 의존구조로 변환 후 구문분석을 연구함으로써 연구 효율성이 저하되는 문제가 발생하였다 본 연구에서는 이와 같은 문제에 접근하기 위하여 한국어 문장에 대한 의존관계 가이드라인을 제안한다. 그리고 제안하는 가이드라인을 기반으로 구축한 엑소브레인 언어분석 말뭉치(725 문장)에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.546-548
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• 2019

구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.235-240
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• 2021

구문 트리의 구조적 정보는 문장 수준 관계 추출을 수행하는데 있어 매우 중요한 자질 중 하나다. 기존 관계 추출 연구는 구문 트리에서 최단 의존 경로를 적용하는 방식으로 관계 추출에 필요한 정보를 추출해서 활용했다. 그러나 이런 트리 가지치기 기반의 정보 추출은 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 소실할 수도 있다는 문제점이 존재한다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 개체 중심으로 구문 트리를 재구축하고 모든 노드의 정보를 관계 추출에 활용하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 TACRED에서 F1 점수 74.9 %, KLUE-RE 데이터셋에서 72.0%로 가장 높은 성능을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.2
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• pp.141-144
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• 2007

The longer the input sentences, the worse the syntactic parsing results, Therefore, a long sentence is first divided into several clauses and syntactic analysis for each clause is performed. Finally, all the analysis results art merged into one, In the merging process, it is difficult to determine the dependency among clauses, To handle such syntactic ambiguity among clauses, this paper proposes an SVM-based clause-dependency determination method. We extract various features from clauses, and analyze the effect of each feature on the performance. We also compare the performance of our proposed method with those of previous methods.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.20 no.5
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• pp.79-88
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• 2017

To upgrade the subjective question grading, we need the syntactic-semantic analysis to analyze syntatic-semantic relation between words in answering. However, since the syntactic-semantic tree has structural and semantic relation between words, we can not apply the method calculating the similarity between vectors. This paper suggests the comparing system with syntactic-semantic tree which has structural and semantic relation between words. In this thesis, we suggest similarity calculation principles for comparing the trees and verify the principles through experiments. This system will help the subjective question grading by comparing the trees and be utilized in distinguishing similar documents.