• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.184-186
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• 2015

의미역 결정은 주어진 술어와 의존 관계에 있는 여러 논항들과 그 술어간의 의미 관계를 결정하는 것이다. 의미역 결정은 보통 대량의 말뭉치를 이용하여 분류의 관점에서 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서는 한국어 구문 표지 부착된 말뭉치에 구축한 의미역 표지 부착 말뭉치 10,000 문장을 이용한 자동 의미역 결정 방법을 제안한다. 특히, 한국어는 그 특성상 조사와 어미가 문법 관계뿐만 아니라 의미 관계 설정에도 매우 중요한 역할을 하기 때문에 기존의 의미역 결정 연구에서 미비했던 부분인 조사와 어미 정보를 개선하여 새로운 자질 (features) 로 설계하여 의미역 결정을 시도하였다. 기존의 다른 언어에서의 의미역 결정 연구에서 사용된 자질에 본 논문에서 제시된 접사 정보에 기반한 자질을 추가하게 되면 약 77.9%의 F1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 기존 연구에 비하여 약 10% 포인트 향상된 결과이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권4호
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• pp.568-583
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• 1999

대량의 말뭉치(corpus)로부터 구문 정보나 의미 정보를 컴퓨터를 사용하여 자동으로 발췌하려는 연구가 활발하다. 그러나 실용적인 자연언어처리 시스템이 되기 위해 필요한 망라성(coverage)과 견고성(robustness)을 갖기 위해 어느 정도 규모의 말뭉치가 필요한지에 대한 연구는 극히 미비하다. 본 연구는 '우리말큰사전'상의 주요 4가지 품사에 속하는 단어들을 중심으로 상이 단어(different words) 수와 말뭉치 크기간의 상관관계를 통계적으로 고찰하여 수학적 예측함수(estimating functions)를 구한다. 그리고 이를 통해 자료 빈약성(data sparseness)현상을 타당한 수준으로 감소시켜 말뭉치를 기반 자연어처리의 신뢰도를 높이기 위해 요구되는 말뭉치 크기를 예측한다. 또한 예측된 말뭉치 크기를 근거로 합리적인 말뭉치 구축 방법을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.71-79
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• 2016

한국어처리 분야에서 동형이의어 분별은 의미처리를 위해서는 매우 중요하고 오랫동안 연구되어온 주제이다. 최근에 말뭉치를 학습하는 기계학습 방법이 정확률과 속도면에서 좋은 결과를 보이고 있으며, 미학습 어절을 처리하기 위해 어휘의미망을 이용한 지식기반 방법도 연구되고 있다. 본 논문은 말뭉치를 학습한 기계학습 방법에 어휘의미망과 함께 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법의 기본 전략은 하위범주화 정보를 말뭉치화하여서 기존 말뭉치와 함께 학습시키고, 동형이의어 태깅 시점에서 분석 대상 명사의 상위어를 찾아서 학습정보와 같이 사용하는 것이다. 이 방법의 효과를 확인하기 위해 세종말뭉치와 UWordMap으로 실험을 하였으며, 정확률이 96.51%에서 96.52%로 미미하지만 상승하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.201-203
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• 1998

한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.96-102
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• 2008

자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.311-316
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• 2007

현대국어 기초말뭉치는 방법론 및 표준화 연구, 그리고 소프트웨어 개발과 더불어 21세기 세종계획 국어기초자료 구축 사업의 일환으로 개발되었다. 현대국어 기초말뭉치 개발에서는 세종말뭉치 통합분 12,000만 어절을 후처리하고, 원시말뭉치 6,200만 어절, 형태분석 말뭉치 1,500만 어절, 형태의미분석 말뭉치 1,250만 어절, 구문분석 말뭉치 80만 어절을 신규 구축 완료하였으며, 이 중 일부 말뭉치에 대한 정제 작업이 2007년 말까지 완료될 예정이다. 방법론 및 표준화 연구에서는 말뭉치 구축 방법론과 분석표지 표준화, 말뭉치 활용 연구가 진행되었고, 이 밖에도 소프트웨어 개발 사업에서는 말뭉치 구축 및 활용에 필요한 도구를 개발하였다. 이 논문은 21세기 세종계획 국어기초자료 구축 사업의 연구 성과를 현대 국어 기초말뭉치를 중심으로 소개하고 향후 전망을 논의하는 것이 목적이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.11-14
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• 2015

의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 구구조 정보와 의존 구조 정보 등의 다양한 자질에 대한 실험이 있었다. 논항은 구문 구조에서 얻을 수 있는 서술어와 논항 관계에 많은 영향을 받지만 구문 구조가 변경되어도 변하지 않는 논항의 의미로 인해 의미역 결정에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank 말뭉치와 직접 구축한 의미역 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하였다. 본 논문에서는 이전에 연구된 구문 정보와 그 외의 자질들에 대한 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 자질들의 성능을 검증하기 위해 CRF를 사용하였고, 제시된 새로운 자질을 사용하여 논항의 인식 및 분류에서 76.25%(F1)의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.162-166
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• 2020

자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.250-254
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• 2015

본 논문은 한국어 의미역을 정의하고, 기계학습에 기반하여 한국어 의미역 인식 기술을 개발할 때 필요한 학습 말뭉치를 구축할 때 지켜야할 가이드라인을 제시하고자 한다. 한국어 의미역 정의는 전세계적으로 널리 쓰이고 있는 Proposition Bank를 따르면서, 한국어의 특성을 반영하였다. 또한 정의된 의미역 및 태깅 가이드라인에 따라 반자동 태깅 툴을 이용하여 말뭉치를 구축하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.56-61
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• 1995

본 논문에서는 말뭉치로부터의 분포 정보를 이용하여, 의미 중의성을 지닌 한국어 동사의 의미를 분별하고자 한다. 분포 정보란 말뭉치내에서 목적어-서술어 관계에 있는 명사와 동사의 분포를 의미한다. 이 분포 정보는 명사 분포와 동사 분포로 나누어 생각할 수 있는데, 본 논문에서는 이 두가지 분포 정보를 사용함으로써 명사 분포만을 이용하였을 때 나타나는 자료 부족 현상을 등사 분포 정보를 이용하여 보완하였다. 분포 정보간의 유사도 계산은 정보 이론에서 사용하는 상대 엔트로피를 이용한다. 품사가 태깅된 50만 단어의 한국어 말뭉치로부터 분포 정보들을 추출하여 한국어 동사 10개에 대해 실험하였다.