• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.14-19
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• 2016

본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.14-19
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• 2016

본 논문은 문장에서의 어절 간 의존관계가 성립될 때 의존소와 지배소가 어떠한 관계를 가지는지 의존 관계명을 부착하는 모델을 제안한다. 국내에서 한국어 의존구문분석에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 의존 관계만을 결과로 제시하고 의존 관계명을 제공하지 않는 경우가 많았다. 따라서 본 논문에서는 의존 경로(Dependency Path)와 음절의 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩를 이용한 의존 관계명 부착 모델을 제안한다. 문장에서 나올 수 있는 최적의 입력 열인 의존 경로(Dependency Path)를 순차 레이블링에서 좋은 성능을 나타내고 있는 bidirectional LSTM-CRFs의 입력 값으로 사용하여 의존 관계명을 결정한다. 제안된 기법은 자질에 대한 많은 노력 없이 의존 경로에 따라 어절 및 음절 단어표상(word embedding)만을 사용하여 순차적으로 의존 관계명을 부착한다. 의존 경로를 사용하지 않고 전체 문장의 어절 순서를 바탕으로 자질을 추출하여 CRFs로 분석한 기존 모델보다 의존 경로를 사용했을 때 4.1%p의 성능향상을 얻었으며, 의존 관계명 분포를 반영하는 음절 임베딩을 사용한 bidirectional LSTM-CRFs는 의존 관계명 부착에 최고의 성능인 96.01%(5.21%p 개선)를 내었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.452-463
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• 1996

의존 문법을 사용한 의존 파싱에서 기본적인 단어(품사정보)들 사이의 의존 관계 검사에 의한 파싱 방법은 불필요한 의존 관계의 생성을 가져온다. 이러한 과생성을 해결하기 위하여 파싱 단계에서 보다 정교한 의존 파싱을 통해서 불필요한 의존 관계의 생성을 최소한으로 줄이는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 의존 파싱에서 최소한의 의존 관계를 생성하기 위하여 후보 의존소가 지배가능경로 상에서 술어 지배소와의 의존 관계 검사 시에 술어의 하위범주화 정보를 이용하는 효율적인 의존 파싱 방법을 제안한다. 이것은 의존 파싱의 다음 처리 단계인 의존 제약의 적용에 훨씬 부담을 덜어 줄 수 있다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.27 no.4
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• pp.599-618
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• 2016

The relationship between dependent personality traits and depression has been widely studied in the field of psychology. However, the existing evidence is mixed and often contradictory, obscuring the precise nature of this relationship. Given that the most common method of measuring the construct of dependency has been to administer self-report instruments, it is possible that implicit dependency, another parameter of dependency that is distinct from explicit dependency measured via self-report, is confounding these results. The current study aimed to clarify the relationship between dependency and depression by comparing the effect of implicit and explicit dependency. Implicit dependency was measured via the Single Category-Implicit Association Test (SC-IAT), a test of implicit personality that has shown to have good validity and reliability in previous studies. In addition, we examined the effect of gender on this relationship, given the potential role of gender stereotype that may make male participants show lower levels of dependency when measured through self-report (vs. SC-IAT). Results showed that implicit and explicit dependency indeed had separate and distinct relationships, and the relationships depends on participants' gender. Among female participants, increased explicit dependency predicted depression only when implicit dependency was also elevated. In contrast, explicit dependency predicted depression regardless of the level of implicit dependency in male participants. These findings suggest that implicit and explicit dependency may be separate parameters capturing different aspects of dependent personality traits, further supporting the need to consider the implicit aspect of personality in personality assessment research. Implications and limitations of the current findings and directions for future research are discussed.

• 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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• 2017.10a
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.246-248
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• 2016

단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.246-248
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• 2016

단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.507-510
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• 2001

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 특히 의존 문법 생성을 위해 확률 재추정 알고리즘을 의존문법생성에 맞도록 변형하여 학습하였으며 정확한 문법 생성 및 회귀데이터(Data Sparseness)문제 해결을 위해서 구성요소의 대표 지배소들 간의 의존관계 만을 학습했던 기존 연구와는 달리 구성요소 내부의 의존관계까지 학습하는 방법을 제안한다. KAIST 의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 25,000 문장의 Tagged Corpus 을 가지고 한국어 확률 의존 문법 학습을 시도 하였다. 그 결과 초기문법을 10.97% 에서 23.73% 까지 줄인 2,349 개의 정확한 문법을 얻을 수 있었다. 문법의 정확성을 실험 하기 위해 350 개의 실험문장을 Parsing 한 결과 69.61%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 구성요소 내부의 의존관계 학습으로 얻어진 의존문법이 더 정확했으며, 회귀데이터 문제 또한 극복할 수 있음을 알 수 있었다.