• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.305-308
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• 2017

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 맞는 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 형태소의 품사를 태깅하는 대표적인 방법은 크게 음절 단위 형태소 분석과 단어 단위 형태소 분석의 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되고 있는 전이 기반 방식을 적용하여 전이 기반 단어 단위 한국어 형태소 분석 모델을 제안하고 해당 모델을 한국어 형태소 분석 데이터인 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 F1 97.77 %로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.12-15
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• 2012

본 논문은 한국어 형태소 분할 및 품사 태깅을 위해 조건부 랜덤 필드 (CRF: conditional random field)에 기반한 방식을 제안한다. 제안 방법은 1) 형태소 분할 단계 2) 품사 태깅 단계 3) 복합형태소 분할 및 태깅 단계의 세 단계로 이루어진다. 처음 두 단계는 CRF방법에 기반을 두고, 세 번째 단계에서는 일반화된 HMM (lattice-HMM)을 활용한다. 제안 방법은 세종 말뭉치 코퍼스에서 5-fold cross-validation로 평가한 결과, 약 96%의 품사 태깅 성능을 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.3-7
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• 2018

본 연구진은 모든 형태소 분석 후보에 적절한 의존관계를 부여하여 구문분석 트리 후보를 순위화하여 제시하는 한국어 구문 분석 시스템 BCD-KL-Parser를 개발하고 있다. 이 시스템의 최종목표는 형태소 분석후보와 구문분석 트리 후보를 줄여나감으로써, 구문분석의 정확도와 실행 속도를 높이는 것이다. 본 논문에서 소개하는 BCD-KL-Parser에서는 형태적 중의성 해소규칙을 정의하여 형태소 분석후보의 수를 줄이고, 용언의 하위범주화 정보와 선택제약 정보 그리고 의존관계 제약규칙을 정의하여 구문분석 트리 후보의 수를 최소화할 수 있었다. 그 결과 '21세기 세종계획 구문분석 말뭉치'에서 무작위로 추출한 2,167문장에 대하여 UAS 92.27%를 달성할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.685-688
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• 2018

의존 구문 분석은 자연어 문장에 포함된 단어들 간의 의존 관계를 분석하는 과제로 다양한 자연어 이해 과제에 요구되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 단어와 문자 자질을 적용한 기존 Stack-Pointer Network의 인코더의 입력 단어 표상을 확장하여, 한국어를 비롯한 형태적으로 복잡한 언어(morphologically rich language)에 적합하도록 음절-태그 단위, 형태소 단위, 형태소 품사 정보 자질을 보강한 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 제안하는 모델은 의존 구조로 변환된 세종 구문 분석 말뭉치에서 UAS 90.58%, LAS 88.35%의 성능을, 2018 국어 정보 처리 시스템 경진 대회 평가 데이터에서 UAS 84.69%, LAS 82.02%의 성능을 보였다. 더불어 제안하는 모델은 포함된 문장의 전체 길이가 긴 의존 관계, 의존소와 지배소의 거리가 먼 의존 관계, 의존소를 구성하는 형태소의 개수가 많은 의존 관계에서 기존 Stack-Pointer Network보다 향상된 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.413-416
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• 2018

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 형태소 분석은 [B, I]등의 태그를 포함된 품사를 음절 단위로 결정하는 방식으로 주로 연구되었다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되는 전이 기반 방식을 이용하여 딥러닝 모델을 통해 형태소 분석을 수행한다. 이에 나아가 학습 단계에서 정답으로부터 추출된 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로부터 추출된 정보를 사용함으로써 발생하는 차이점을 극복하기 위한 방법론인 동적 오라클을 적용하였다. 실험 결과, 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 형태소 F1 97.93%, 어절 정확도 96.70%로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.16-18
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• 2006

한국어 형태소분석 및 품사부착에서 일부 품사는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많으며, 일부 품사가 전체 오류의 대부분을 차지한다. 본 연구에서는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많은 품사를 대상으로, 각 품사에 적합한 자질을 이용하여 학습한, 정확률이 높은 분류기를 통계적 방식의 태거와 순차 결합하여 형태소분석/품사부착 성능을 향상하였다. 2003년 세종계획 품사 부착 말뭉치 200만 어절에서 학습하여 평가를 한 결과 기존 통계적 품사 부착기에 비해 정확도는 0.62% 향상되었으며, 오류는 13.12% 감소하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.403-406
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• 2022

최근 한국어 언어 모델이나 단어 벡터 생성 등에서는 효과적인 토큰을 만들기 위해 품사 태그 없이 형태소 열만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 입력 문장에 대해 품사 태그열 생성없이 형태소 열만을 직접 출력하는 효율적인 모델을 제안한다. 특히, 자연어처리에서 적합한 트랜스포머를 활용하기 위해, 입력 음절과 원형 복원된 형태소 조각이 1:1로 대응되는 새로운 형태소 태깅 방법을 제안한다. 세종 품사 부착 말뭉치를 대상으로 평가해 본 결과 공개 배포되어 있는 기존 형태소 분석 모델들보다 형태소 단위 F1 기준으로 약 7%에서 14% 포인트 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.418-423
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• 2022

한국어 형태소 분석은 자연어 처리의 기초가 되는 태스크이므로 빠르게 결과를 출력해야 한다. 기존연구는 자동회귀 모델을 한국어 형태소 분석에 적용하여 좋은 성능을 기록하였다. 하지만 자동회귀 모델은 느리다는 단점이 있고, 이 문제를 극복하기 위해 비자동회귀 모델을 사용할 수 있다. 비자동회귀 모델을 한국어 형태소 분석에 적용하면 조화롭지 않은 시퀀스 문제와 토큰 반복 문제가 발생한다. 본 논문에서는 두 문제를 해결하기 위하여 다중 디코더 기반의 한국어 형태소 분석을 제안한다. 조화롭지 않은 시퀀스는 다중 디코더를 적용함으로써, 토큰 반복 문제는 두 개의 디코더에 서로 어텐션을 적용하여 문제를 완화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 모델은 세종 형태소 분석 말뭉치를 대상으로 좋은 성능을 확보하면서 빠르게 결과를 생성할 수 있음을 실험적으로 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.373-375
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• 2011

최근 많은 연구가 되고 있는 오피니언 마이닝은 의견어 사전의 구축이 가장 기본적으로 선행되어야 하는 연구이다. 오피니언 마이닝의 의견어 사전 구축 연구는 영어를 중심으로 많은 연구가 진행 되었다. 하지만 형용사 위주의 의견어 사전 구축으로 많은 부분의 문제들이 해결되는 영어에 비해서 한국어는 여러 가지 품사와 문장구조를 고려하여 의견어 사전을 구축해야한다. 이것을 실험으로 밝히기 위하여 형용사로만 구성되어진 의견어 사전을 구축하고 영화평에 적용하여 분석해 봄으로써 형용사로만 구성되어진 의견어 사전의 한계점을 확인한다. 실험은 세종계획 말뭉치에서 나타나는 형용사로 구성된 의견어 사전을 구축하고 네이버 랩에서 제공하는 영화평을 형용사로 구성된 의견어 사전으로 의견 분석하여 시행하였다. 분석 결과 재현율 약 50%, 정확률 약 60%정도의 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.26 no.3
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• pp.433-442
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• 2023

The purpose of this study is to reveal the Korean learners' usage pattern of '의', the genitive particle, according to semantic classification, so that it can be referred to in determining the contents and methods of related education. The method of this study adopts a quantitative analysis using learners corpus established by National Institute of Korean Language. As a result of the analysis, as proficiency increases, the overall frequency of '의' increases and the number of meaning senses used increases. However, the frequency of errors also increases with it. As for the usage pattern of each sense, the meaning of 'ownership, belonging' is the most frequent, and followed by 'acting entity', 'kinship, social relations', and 'relationship(area)'. In conclusion, the meanings of 'acting subjects' and 'relationships(area) need to be supplemented with explicit education. Other meanings need to be discussed, and decisions should be made in consideration of learning purpose and proficiency.