• 전자공학회논문지CI
• /
• 제39권6호
• /
• pp.11-23
• /
• 2002

한국어 형태론에 대한 기존의 전산모형은 선형적인 것들로 단어 내부구조 분석보다 형태소 분리 문제에만 관심을 두고 있다. 이러한 선형적 전산모형을 구문 분석 과정과 통합적으로 고려할 경우, 구문 단위 요소의 형성을 위해 형태소 분석 결과를 묶어야만 하는 추가적인 과정이 필요할 뿐만 아니라 의미적 직관성을 얻기도 어려웠다. 본 논문에서는 형태소 분리와 구문 요소 형성뿐만 아니라 단어의 구조 분석까지도 통합적으로 다룰 수 있는 단어통사론적 시각에 따른 전산 모형을 제안한다. 먼저 형태소 분리와 변형 문제를 다루기 위해 2단계형태론의 형식화를 도입하고, 품사 문맥을 반영하기 위해 기능성 구분문자를 제안한다. 그리고 형태소의 통사적 결합 검사를 위해 GLR에 기반한 변형 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.61-66
• /
• 2011

본 논문은 한국어 복합명사 구조의 분석을 목적으로 한다. 연구는 이론 언어학뿐만이 아니라 정보처리, 정보검색과 같은 언어의 전산적 처리에서도 중요한다. 복합명사 구조는 크게 외심구조와 내심구조로 나뉘며 내심구조의 경우에 좌분지나 우분지 구조로 분석이 되어야 하는 중의성이 있다. 기존의 Lauer 모델은 사전적 정보에서 발견되는 확률 정보를 구조 정보에 연결하기 위한 모델로 의존모델과 인접모델을 제시하였다. 본 연구에서는 구조에 기반을 둔 확률정보를 결합하기 위한 확률적 CFG 파싱 방법을 활용하고자 하였다. 이를 위해서 실제 코퍼스상에서 발견되는 복합명사 패턴을 대상으로 구조적 분석을 화자 직관을 통해서 진행하고, 이를 다시 Lauer 모델과 확률적 CFG 파싱 방법 응용과 비교해 보았다. 결과적으로 화자 직관에 가장 일치한 예측을 하였으며, 구조에 대한 정보 해석이 가능하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.65-76
• /
• 2004

본 논문에서는 인터넷에서 대부분 정보의 표현 형태인 언어의 자동화된 분석을 위한 접근 방법으로 언어학적 접근과 전산학적 처리의 관점을 살펴본다. 또한, 대용량의 자료에 대한 실용적인 정보 색인과 검색, 정보추출, 기계번역 등을 위해 형태소분석, 구문분석 및 의미분석의 각 단계에서 실용적인 분석의 단위를 살펴보고, 언어학에 기반한 형태론적 단위보다 구문적 최장 분석 단위를 제안한다. 그리고 대량의 문서에 대한 실험을 통해, 제안하는 언어분석의 단위가 언어처리 과정에서 발생하는 모호성을 축소하는 제약으로도 사용될 수 있음을 보인다.