• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.135-148
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• 2012

본 논문에서는 Predicate-Argument Tuple (PAT)를 기반으로 텍스트 간 심층적 근사 정렬(Approximate Alignment)을 통한 문장 단위 바꿔쓰기표현(sentential paraphrase) 식별 모델을 제안한다. 두 문장 간의 PAT 기반 근사 정렬 결과를 바탕으로, 두 문장의 의미적 연관성을 효과적으로 표현하는 다양한 정렬 자질(alignment feature)들을 정의함으로써, 바꿔쓰기표현 식별 문제를 지도 학습(supervised learning) 기반의 자동 분류 모델로 접근하였다. 실험을 통해서 제안 모델의 가능성을 확인할 수 있었으며, 시스템의 오류 분석을 통해 제안 방법이 아직 해결하지 못하는 다양한 바꿔쓰기표현 유형들을 식별함으로써 향후 시스템의 성능 개선 방향을 도출하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-166
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• 2017

딥러닝은 모델이 복잡해질수록 Train 시간이 오래 걸리는 작업이다. Layer Normalization은 Train 시간을 줄이고, layer를 정규화 함으로써 성능을 개선할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 위해 Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델을 제안한다. 실험 결과, Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델은 한국어 의미역 결정 논항 인식 및 분류(AIC)에서 성능을 개선시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.319-324
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• 1995

한국어에는 주격 표지를 가진 명사가 두 번 이상 나타나는 구문이 자주 나타난다. 이러한 구문을 주격 중출 구문이라고 한다. 주격 중출 구문은 크게 부분-전체 구문, 양화사 유동 구문, 그리고 심리 술어 구문으로 나누어진다. 본고에서는 부분-전체 구문과 양화사 유동 구문은 함수-논항 관계를 이용하여 분석하고, 심리 술어 구문은 의미역할과 자리 이동으로 설명한다. 이러한 것은 의미적 측면과 통사적 측면을 함께 고려한 것으로 좀 더 일관성 있는 설명을 위한 접근이라 하겠다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.107-112
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• 2016

국립국어원의 주관으로 10년에 걸쳐 구축된 21세기 세종 계획의 결과물들은 한국어를 대상으로 한 대부분의 자연언어 처리 시스템 및 연구에 널리 이용되고 있다. 21세기 세종 계획의 결과물 중, 세종 전자사전은 한국어 어휘의 내재정보에 대한 체계적인 분석 정보를 담고 있어 세종 전자사전 내의 상세 정보를 이용하여 어의 중의성 해소(Word Sense Disambiguation) 규칙을 구축하는 데 이용할 수 있다. 하지만 한국어의 특성상 다양한 문형과 논항이 출현할 수 있으므로 문형과 논항에 대한 모든 정보를 담을 수 없는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 세종 전자사전의 용언 하위범주화 정보와 한국어 어휘의미망(Korean Lexico-semantic Network)을 이용하여 구축한 어의 중의성 해소 규칙을 준지도 학습 방법을 이용하여 논항의 선택제약 정보를 확장 및 일반화한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.163-166
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• 2017

딥러닝은 모델이 복잡해질수록 Train 시간이 오래 걸리는 작업이다. Layer Normalization은 Train 시간을 줄이고, layer를 정규화 함으로써 성능을 개선할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 위해 Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델을 제안한다. 실험 결과, Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델은 한국어 의미역 결정 논항 인식 및 분류(AIC)에서 성능을 개선시켰다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.946-953
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• 2017

의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 의미 논항 역할 정보와 의미 범주 정보를 사용해야 한다. 세종 전자사전은 의미역을 결정하는데 사용한 격틀 정보가 포함되어 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 활용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 연관 단어가 유사한 벡터 표현을 갖도록 하기 위해 유의어 사전의 정보를 사용하여 재구성된 벡터를 생성한다. 기존의 워드 임베딩과 재구성된 벡터를 사용하여 동일한 실험을 진행한다. 워드 임베딩을 이용한 벡터로 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%이다. 재구성된 벡터를 이용한 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 33.33%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 53.88%이다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1376-1384
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• 2016

기계가 사람과 같이 문장을 처리하게 하려면 사람이 쓴 문장을 토대로 사람이 문장을 통해 발현하는 모든 문장의 표현 양상을 학습해 사람처럼 분석하고 처리할 수 있어야 한다. 이를 위해 기본적으로 처리되어야 할 부분은 언어학적인 정보처리이다. 언어학에서 통사론적으로 문장을 분석할 때 필요한 것이 문장을 성분별로 나눌 수 있고, 문장의 핵심인 용언을 중심으로 필수 논항을 찾아 해당 논항이 용언과 어떤 의미역 관계를 맺고 있는지를 파악할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립국어원 표준국어대사전을 기반으로 구축한 격틀사전과 한국어 어휘 의미망에서 용언의 하위 범주를 자질로 구축한 CRF 모델을 적용하여 의미역을 결정하는 방법을 사용하였다. 문장의 어절, 용언, 격틀사전, 단어의 상위어 정보를 자질로 구축한 CRF 모델을 기반으로 하여 의미역을 자동으로 태깅하는 실험을 한 결과 정확률이 83.13%로 기존의 규칙 기반 방법을 사용한 의미역 태깅 결과의 정확률 81.2%보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.585-588
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• 2002

본 논문에서는 개체형 인식이 된 일반 문서에서 정보 추출을 하기 위하여 이벤트 템플릿 구조를 사용하는 방법을 제안한다. 제한된 도메인 지식을 주로 사용하는 기존의 정보 추출 방법과 달리 predicate-argument 구조를 갖는 이벤트 템플릿은 일반적인 지식을 주로 사용하여 정보 추출을 한다. 이벤트 템플릿을 추출하기 위해서는 형태소 분석 결과 용언의 하위범주 정보를 이용하고 이벤트 템플릿의 논항 구조를 이용하여 필요시 이벤트 템플릿을 통합한다. 문서에서 생성된 일반적인 이벤트 템플릿은 정보수용자의 요구에 맞는 도메인 지식을 사용하여 최종적인 결과를 생성한다. 이벤트 템플릿을 사용하는 정보 추출 실험 결과는 제한된 도메인 정보를 사용하는 시스템에 비해 정확율은 떨어지지만 기존 정보 추출시스템의 문제인 이식성을 높일 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.238-241
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• 2014

본 논문에서는 명사간의 유사도 추정을 위하여 명사 어휘와 술어-논항 관계에 있는 동사들의 유사도를 측정하여 이를 활용하는 연구를 제안한다. 어휘 유사도 추정은 정보 통합과 정보 검색 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 유사한 명사 어휘들은 유사한 문맥을 가지고 있으며 동시에 명사 어휘의 문맥에 있어 가장 중요한 문맥 정보는 명사 어휘와 직접적인 구문 관계를 가지고 있는 술어 정보임을 가정하였다. 실험을 위하여 본 연구에서 제시된 유사도와 명사 계층 클래스간의 유사도간의 상관관계를 계산하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.46-51
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• 2010

한국어의 어휘의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 주어 및 목적어의 논항 구조와 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태깅이 된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화와 간단한 계층화를 시도하였다. 그리고 특정 부류의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다.