• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.514-519
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• 2018

본 연구에서는 세종 구문 코퍼스를 의존 구문 코퍼스로 변환할 때 사용되는 중심어 전파(Head-Percolation) 규칙에 대하여 논의한다. 한국어는 중심어-후위 언어이기 때문에 의존 구문 트리를 구축할 때 지배소를 의존소 뒤에 배치시키는 것을 원칙으로 하였다. 그러나 의존 관계에 있는 단어 사이에 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것이 더 자연스러운 경우가 있다. 본 연구에서는 지배소를 앞쪽으로 배치시키는 것을 허용하는 중심어 전파 규칙을 채택하여 의존 구문 코퍼스를 구축해 보고 중심어 전파 규칙이 구문 분석기의 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. 실험 결과 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것을 허용한 경우, 0.43%의 성능 저하가 있었으나 학습 코퍼스의 일관성을 유지한다면 성능 저하의 차이를 좀 더 줄일 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.81-86
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• 2014

한국어 의존 파싱은 문장 내 단어의 지배소를 찾음으로써 문장의 구조적 중의성을 해소하는 작업이다. 지배소 후위 원칙은 단어의 지배소는 자기 자신보다 뒤에 위치한다는 원리로, 한국어 구문분석을 위하여 널리 사용되는 원리이다. 본 연구에서는 한국어 지배소 후위 원리를 의존 파싱을 위한 트랜지션 시스템의 제약 조건으로 적용하여 2가지 트랜지션 시스템을 제안한다. 제안 모델은 기존 트랜지션 시스템 중 널리 사용되는 arc-standard와 arc-eager 알고리즘에 지배소 후위 제약을 적용한 포워드(forward) 기반 트랜지션 시스템과, 트랜지션 시스템의 단점인 에러 전파(error propagation)를 완화시키기 위하여 arc-eager 알고리즘의 lazy-reduce 방식을 적용한 백워드(backward) 기반 트랜지션 시스템이다. 실험은 세종 구구조 말뭉치를 의존구조로 변환하여 실험하였고, 실험 결과 백워드 기반 트랜지션 시스템이 포워드 방식보다 우수한 성능을 보였다. 기존 연구와의 비교를 위하여 기존 연구를 조사하였지만 세부 실험 환경이 서로 달라서 직접적인 비교는 어려웠다. 제안하는 시스템의 최고 성능은 UAS 92.85%, LAS 90.82% 이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.289-294
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• 2022

의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.19-22
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• 2018

본 논문에서는 기존 Stack Pointer Network의 의존 파싱 모델을 확장한 Bi-Stack Pointer Network를 제안한다. Stack Pointer Network는 기존의 Pointer Network에 내부 stack을 만들어 전체 문장을 읽어 dependency tree를 구성한다. stack은 tree의 깊이 우선 탐색을 통해 선정되고 Pointer Network는 stack의 top 단어(head)의 자식(child)을 선택한다. 제안한 모델은 기존의 Stack Pointer Network가 지배소(head)정보로 의존소(child)를 예측하는 부분에 Biaffine attention을 통해 의존소(child)에서 지배소(head)를 예측하는 방향을 추가하여 양방향 예측이 가능하게 한 모델이다. 실험 결과, 제안 Bi-Stack Pointer Network모델은 UAS 91.53%, LAS 90.93%의 성능을 보여주어 기존 최고 성능을 개선시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.133-138
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• 2019

의존 구문 분석은 문장 구성 요소의 위치에 제약이 적고 생략에도 유연하게 대처할 수 있어 한국어 구문 분석에 적합하다. 하지만 의존 구문 분석을 수행할 때 지배소를 결정해야 할 노드 수가 많으면 계산의 복잡도가 올라가고, 각 노드의 지배소를 결정할 때 방향성 문제가 있어 구문 분석에 모호함을 더한다. 이때 지배소 후위 원칙을 엄격하게 적용할 경우 구문적 중심어와 의미적 중심어가 불일치하는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 구묶음을 수행한 문장으로 구문 분석을 수행할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 의존 구문 말뭉치를 말덩이 기반의 의존 구문 말뭉치로 변환하는 알고리즘을 기술하고, 이에 따라 구축한 말뭉치와 기존의 말뭉치를 정량적으로 비교한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.108-111
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• 2020

한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔으며 현재 가장 높은 성능을 보이고 있는 그래프 기반 파서인 Biaffine 어텐션 모델은 입력 시퀀스를 다층의 LSTM을 통해 인코딩 한 후 각각 별도의 MLP를 적용하여 의존소와 지배소에 대한 표상을 얻고 이를 Biaffine 어텐션을 통해 모든 의존소에 대한 지배소의 점수를 얻는 모델이다. 위의 Biaffine 어텐션 모델은 별도의 High-Order 정보를 활용하지 않는 first-order 파싱 모델이며 학습과정에서 어떠한 트리 관련 손실을 얻지 않는다. 본 연구에서는 같은 부모를 공유하는 형제 노드에 대한 점수를 모델링하고 정답 트리에 대한 조건부 확률을 모델링 하는 Second-Order TreeCRF 모델을 한국어 의존 파싱에 적용하여 실험 결과를 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.40-47
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• 2006

본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석을 위한 새로운 확률 모델을 제안한다. 한국어가 자유 어순 언어라 할지라도 지역적 어순은 존재하기 때문에 의존관계를 결정하기 위해 의존하는 두 어절인 의존소와 지배소 사이의 수식 거리가 유용하다는 것은 이미 많은 연구를 통해 밝혀졌다. 본 연구에서는 수식 거리의 정확한 수식 거리의 추정을 위해 지배가능경로 문맥을 이용한 수식 거리 확률 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 구문 분석 성능은 86.9%이며, 기존에 제안된 구문 분석 모델과 비교하여 높은 구문 분석 결과를 보이며, 특히 원거리 의존관계에 대하여 더욱 향상된 성능을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.464-468
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• 1996

본 논문에서는 한국어 의존관계 파서의 정확성 및 효율성을 높이기 위해 구구조 내의 지역적 수식 특성을 반영할 수 있는 지역 의존관계의 사용을 제안한다. 의존문법은 자유어순 언어를 잘 설명할 수 있는 장점이 있지만, 전체 문장구조에 관한 의존제약이 너무 미약하기 때문에 단순히 어절간 구문 의존 제약만으로는 원하지 않는 분석 결과가 너무 많이 생성된다. 그러나 자유어순 언어라 하더라도 지역적인 구구조에는 일정한 어순 제약이 존재한다. 명사구, 용언구 등과 같은 구구조를 분석해 보면 수식어의 지배소는 반드시 그 구 안에 있다. 이러한 구조 정보에 기반을 둔 지역 의존관계 규칙을 이용하면 하나의 의존소에 대해서 지배소로 사용될 수 있는 어절의 범위를 제한하여, 원하지 않는 분석 결과를 줄일 수 있다. 한국어는 기본 문장 구조가 그대로 사용되기보다는 하나 이상의 수의 요소들이 첨가되어 보다 긴 문장 구조로 사용되는 경우가 많기 때문에, 본 논문에서 제안한 방법은 시스템 전체의 성능 및 효율을 크게 향상시킬 수 있다. 실험에서는 파싱의 첫 번째 단계에서 지역 의존관계 규칙을 사용하였을 경우 사용하지 않았을 때에 비해서 의존관계의 수가 평균 69% 정도로 줄어들었다.

• 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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.2
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• pp.140-149
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• 2007

This paper presents a statistical model for Korean dependency-based parsing. Although Korean is one of free word order languages, it has the feature of which some word order is preferred to local contexts. Earlier works proposed parsing models using modification lengths due to this property. Our model uses headible path contexts for modification length probabilities. Using a headible path of a dependent it is effective for long distance relation because the large surface context for a dependent are abbreviated as its headible path. By combined with lexical bigram dependency, our probabilistic model achieves 86.9% accuracy in eojoel analysis for KAIST corpus, more improvement especially for long distance dependencies.