• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.531-533
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• 2003

본 논문에서는 형태소 수준의 결합범주문법을 이용하여 형태소 분석을 포함한 자연언어처리의 여러 단계를 한 단계의 유도과정으로 처리하고 형태소 분석 단계에서 증가하는 애매성과 복잡도를 상위 분석 단계의 정보를 사용하여 줄이는 방법에 대해서 논한다. 한국어에서 나타나는 복잡한 언어 현상 중에 하나인 용언의 불규칙 활용을 확률 정보뿐만 아니라 음운정보를 포함만 통사 정보나 의미 정보 등의 상위 정보를 사용하여 처리하여보고 일반적인 형태소 분석기로서의 발전 가능성에 대해서 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.292-299
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• 2000

본 논문에서는 개체명 사전과 결합 단어 사전, 그리고 용언의 하위범주화 사전을 이용하는 규칙기반의 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 각 규칙은 네 단계로 나누어 적용하는데, 첫번째 단계에서는 어절 내의 단어 정보를, 두번째 단계에서는 제한된 주변 문맥 정보를, 그리고 세번째 단계에서는 용언의 하위범주화 정보와 개체명과의 관계를 이용하고, 마지막으로 네번째 단계에서는 개체명 간의 관계 정보를 고려한다. 본 논문에서 제안한 규칙 기반 개체명 인식기의 성능을 평가하기 위해 실험한 결과 90.4%의 정확률과 83.4%의 재현율을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.198-201
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• 2015

의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 UPropBank 격틀 사전과 UWordMap의 용언의 하위 범주 정보를 이용하여 의미역을 부착하였다. 실험 결과 80.125%의 정확률로 의미역을 부착하는 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.164-166
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• 2000

지금까지 대부분의 정보검색 시스템은 명사만을 색인어로 추출하여 사용하였다. 명사는 문서를 대표할 수 있는 어휘 요소이다. 그러나 명사 색인어만 가지고는 문서의 주제를 정확하게 나타낼 수 없다. 본 논문은 명사 색인어와 함께 용언도 색인어로 추출하여 사용하는 한국어 정보 검색시스템을 제시한다. 또한, 용역 색인어와 명사 색인어의 상대적 가중치를 검색에 이용하여 사용자의 질의에 적합한 문서를 검색할 수 있도록 한다. 이러한 과정에서 발견된 문제점은 향후 연구 과제로 계속 향상시켜나갈 것이다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.2 no.2
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• pp.51-52
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• 1975

• Journal of the East Asian Society of Dietary Life
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• v.3 no.2
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• pp.25-27
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• 1993

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1376-1384
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• 2016

Computers require analytic and processing capability for all possibilities of human expression in order to process sentences like human beings. Linguistic information processing thus forms the initial basis. When analyzing a sentence syntactically, it is necessary to divide the sentence into components, find obligatory arguments focusing on predicates, identify the sentence core, and understand semantic relations between the arguments and predicates. In this study, the method applied a case frame dictionary based on The Korean Standard Dictionary of The National Institute of the Korean Language; in addition, we used a CRF Model that constructed subcategorization of predicates as featured in Korean Lexical Semantic Network (UWordMap) for semantic role labeling. Automatically tagged semantic roles based on the CRF model, which established the information of words, predicates, the case-frame dictionary and hypernyms of words as features, were used. This method demonstrated higher performance in comparison with the existing method, with accuracy rate of 83.13% as compared to 81.2%, respectively.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.12
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• pp.1581-1590
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• 2001

This paper asserted more developmental model of WSD(word sense disambiguation) than J. Hur(2000)'s WSD model. This model suggested an improved statistical homonym disambiguation Model based on Bayes Theory. This paper using semantic information(co-occurrence data) obtained from definitions of part of speech(POS) tagged UMRD-S(Ulsan university Machine Readable Dictionary(Semantic Tagged)). we extracted semantic features in the context as nouns, predicates and adverbs from the definitions in the korean dictionary. In this research, we make an experiment with the accuracy of WSD system about major nine homonym nouns and new seven homonym predicates supplementary. The inner experimental result showed average accuracy of 98.32% with regard to the most Nine homonym nouns and 99.53% for the Seven homonym predicates. An Addition, we save test on Korean Information Base and ETRI's POS tagged corpus. This external experimental result showed average accuracy of 84.42% with regard to the most Nine nouns over unsupervised learning sentences from Korean Information Base and ETRI Corpus, 70.81 ％ accuracy rate for the Seven predicates from Sejong Project phrase part tagging corpus (3.5 million phrases) too.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.26 no.4
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• pp.377-392
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• 2015

Korean semantic role labeling (SRL) is usually performed by a machine learning and requires a lot of corpus. However, the Korean PropBank used in Korean SRL system is less than PropBank. It leads to a low performance. Therefore, we expand the annotated corpus and verb frames for Korean SRL system to expand the Korean PropBank corpus. Most of the SRL system have a domain-dependent performance so, the performance may decrease if domain was changed. In this paper, we use the domain adaptation technique to reduce decreasing performance with the existing corpus and the small size of new domain corpus. We apply the domain adaptation technique to Structural SVM and Deep Neural Network. The experimental result show the effectiveness of the domain adaptation technique.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.25-31
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• 2014

Korean grammar checkers typically detect context-dependent errors by employing heuristic rules; these rules are formulated by language experts and consisted of lexical items. Such grammar checkers, unfortunately, show low recall which is detection ratio of errors in the document. In order to resolve this shortcoming, a new error-decision rule-generalization method that utilizes the existing KorLex thesaurus, the Korean version of Princeton WordNet, is proposed. The method extracts noun classes from KorLex and generalizes error-decision rules from them using the Tree Cut Model and information-theory-based MDL (minimum description length).