• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.368-375
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• 2000

품사 태깅 시스템은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 분야인 구문분석, 의미분석의 전처리로 사용되거나, 기계번역, 정보검색이나 음성인식 및 합성등과 같은 많은 응용 시스템을 위해서도 필요하다. 이렇게 여러 가지 목적을 위해 품사 태깅 시스템은 존재하는데, 각각의 응용을 위해서 최적화된 태깅 시스템을 따로 구성하기도 하고, 하나의 태깅 시스템을 여러 가지 응용을 위해서 사용하기도 한다. 이때, 문제가 되는 것 중에 하나는 각 응용마다 요구하는 품사 태그 세트가 다르다는 것이다. 품사 태그세트가 고정되어 있다면 어떤 응용을 위해서는 사용되는 품사 태그세트가 너무 적어서 문제가 되고, 반대로 품사태그세트가 너무 많아서 시스템의 수행속도가 중요시되는 응용에서 성능저하의 요인이 되기도 한다. 본 논문에서는 하나의 태깅 시스템의 품사태그세트를 조절할 수 있도록 하여 몇 가지 응용시스템에 맞게 최적화 시킬 수 있는 방법론을 제시하고 실험을 통해서 시스템의 성능, 유지보수 및 시스템의 여러 리소스 관리 측면에서도 가장 효율적인 방법론임을 입증하고자 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.81-84
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• 1998

본 논문에서는 문장의 문법 구조로부터 운율 경계 강도를 효율적으로 예측하기 위해서, 문법 정보의 세밀함에 따라 품사셋을 3단계로 설정하였다. 그리고 운율 경계 강도를 예측하는데 있어서 어떠한 품사셋이 최적인가를 알아보기 위해 150문장의 코퍼스를 구축하였으며, 세 종류의 품사셋에 대해 코퍼스를 수작업으로 품사분석을 하였다. 청취실험으로 결정한 운율 경계 강도를 바탕으로 확률론적인 모델링 방법을 사용하여 예측하는 실험을 하였다. 이러한 예측결과를 평가 비교하여 최적의 품사셋을 정하였다.

• 인지과학
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• 제22권3호
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• pp.327-345
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• 2011

본 논문에서는 형태소 분석기를 사용하지 않는 음절 단위의 한국어 품사 태깅 방법론을 제안한다. 기존 연구에서 한국어 품사 태거는 형태소 분석기가 생성한 결과 중에서 문맥에 가장 잘 맞는 형태소/품사 열을 결정하는 데 반하여, 본 논문에서 제안한 방법론에서는 품사열을 결정할 뿐만 아니라 형태소도 생성한다. 398,632 어절의 학습 데이터로 학습을 하고 33,467 어절의 평가 데이터로 성능 평가를 한 결과 어절 단위의 정확도가 96.31%인 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.368-375
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• 2000

품사 태깅 시스템은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 분야인 구문분석, 의미분석의 전처리로 사용되거나, 기계번역, 정보검색이나 음성인식 및 합성 등과 같은 많은 응용 시스템을 위해서도 필요하다. 이렇게 여러 가지 목적을 위해 품사 태깅 시스템은 존재하는데, 각각의 응용을 위해서 최적화된 태깅 시스템을 따로 구성하기도 하고, 하나의 태깅 시스템을 여러 가지 응용을 위해서 사용하기도 한다. 이때, 문제가 되는 것 중에 하나는 각 응용마다 요구하는 품사 태그 세트가 다르다는 것이다. 품사 태그세트가 고정되어 있다면 어떤 응용을 위해서는 사용되는 품사 태그세트가 너무 적어서 문제가 되고, 반대로 품사태그세트가 너무 많아서 시스템의 수행속도가 중요시되는 응용에서 성능저하의 요인이 되기도 한다. 본 논문에서는 하나의 태깅 시스템의 품사태그세트를 조절할 수 있도록 하여 몇 가지 응용시스템에 맞게 최적화시킬 수 있는 방법론을 제시하고 실험을 통해서 시스템의 성능, 유지보수 및 시스템의 여러 리소스 관리 측면에서도 가장 효율적인 방법론임을 입증하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.413-416
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• 2018

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 형태소 분석은 [B, I]등의 태그를 포함된 품사를 음절 단위로 결정하는 방식으로 주로 연구되었다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되는 전이 기반 방식을 이용하여 딥러닝 모델을 통해 형태소 분석을 수행한다. 이에 나아가 학습 단계에서 정답으로부터 추출된 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로부터 추출된 정보를 사용함으로써 발생하는 차이점을 극복하기 위한 방법론인 동적 오라클을 적용하였다. 실험 결과, 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 형태소 F1 97.93%, 어절 정확도 96.70%로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.169-174
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• 1995

품사 태깅은 형태소 분석 이후 발생한 모호성을 제거하는 것으로, 통계적 방법과 규칙에 기 반한 방법이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이들 방법론에는 각기 한계점을 지니고 있다. 통계적인 방법인 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)은 유연성(flexibility)을 지니지만, 교착어(agglutinative language)인 한국어에 있어서 제한된 윈도우로 인하여, 중의성 해결의 실마리가 되는 어휘나 품사별 제대로 참조하지 못하는 경우가 있다. 반면, 규칙에 기반한 방법은 차체가 품사에 영향을 받으므로 인하여, 새로운 태그집합(tagset)이나 언어에 대하여 유연성이나 정확성을 제공해 주지 못한다. 이러한 각기 서로 다른 방법론의 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 통계와 규칙을 통합한 한국어 태깅 모델을 제안한다. 즉 통계적 학습을 통한 통계 모델이후에 2차적으로 규칙을 자동학습 하게 하여, 통계모델이 다루지 못하는 범위의 규칙을 생성하게 된다. 이처럼 2단계의 통계와 규칙의 자동 학습단계를 거치게 됨으로써, 두개 모델의 단점을 보강한 높은 정확도를 가지는 한국어 태거를 개발할 수 있게 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.57-62
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• 2017

기존의 전통적인 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 방법론은 먼저 형태소 후보들을 생성한 뒤 수많은 조합에서 최적의 확률을 가지는 품사 태깅 결과를 구하는 두 단계를 거치며 추가적으로 형태소의 접속 사전, 기분석 사전 및 원형복원 사전 등을 필요로 한다. 본 연구는 기존의 두 단계 방법론에서 벗어나 심층학습 모델의 일종인 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 추가 언어자원에 의존하지 않는 end-to-end 방식으로 접근하였다. 또한 형태소 분석 및 품사 태깅 과정은 어순변화가 일어나지 않는 특수한 시퀀스 변환과정이라는 점을 반영하여 음성인식분야에서 주로 사용되는 합성곱 자질을 이용하였다. 세종말뭉치에 대한 실험결과 합성곱 자질을 사용하지 않을 경우 97.15%의 형태소 단위 f1-score, 95.33%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었고, 합성곱 자질을 사용할 경우 96.91%의 형태소 단위 f1-score, 95.40%의 어절단위 정확도, 60.62%의 문장단위 정확도를 보여주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.76-86
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• 1999

본 논문에서는 포항공과대학교 지식 및 언어공학연구실에서 개발한 한국어 형태소 분석기 및 품사 태거에 대하여 설명한다. 먼저, 음운 축약 현상이 많은 한국어에 적합한 음절단위 CYK 알고리즘을 제안한다. 그리고, 복합명사 및 복합동사에 대한 처리와 실제 문서에서 빈번히 발생하는 띄어쓰기 오류 처리에 대한 방법론을 설명하고 미등록어에 대한 처리 방안을 제시한다. 품사 태거에서 사용된 방법론과 태그 집합간 매핑, 그리고 명사 추출기에 대해 기술한 후 마지막으로 MATEC'99를 위한 준비과정에서 발생한 표준안과 우리 시스템 사이의 차이점을 나열 및 분석하고 간단히 MATEC'99를 통해 얻은 실험 결과와 평가를 하고자 한다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제10집
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• pp.97-124
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• 2004

In der vorliegenden Arbeit geht es urn eine textbezogene Wortartensiehre. Dafur brauche ich die Rede-Konzeption von H. Brinkmann, der einer der $Vorl\"{a}ufer$ der Textlinguistik ist. Die Rede ist dem Begriff 'Text' in der Textlinguistik sehr $\"{a}hnlich$, weil 'Rede' nennt Brinkmann sprachliche Einheit $m\"{u}ndlicher$ oder schriftlicher An, die nicht mehr Bestandteil $h\"{o}herer$ sprachlicher Einheiten sind. Damit man die Rede als ein sprachliches $Gesamtph\"{a}nomen$ verstehen kann, $m\"{u}ssen$ nach H. Brinkmann die folgende drei Momente $n\"{o}tig$ sein: Horizont, Situation und Redefolge. Der Horizont $schlie{\ss}en$ das Kommunikationspartner-$Verh\"{a}ltnis$ zueinander ein, ihre soziale Rolle, ihre Erfahrungen, Erinnerungen, Erwartungen, $n\"{a}turlich$ ihr Vorwissen, alles woran sie denken. Insgesamt ist es ihr Sprachbesitz, der potentiell $verf\"{u}gbar$ ist und jederzeit aktualisiert werden kann. Im Gegensatz dizu ist die ($Gespr\"{a}ch$)situation das $Ma{\ss}$ aller syntaktischen Dingo und die $Schnittfl\"{a}che$ zweier Ordnungen, in ihr begegnen sich Sprache und Welt. Die Redefolge wird die aktualisierte $Sprachph\"{a}nomene$ genannt. Nach H. Brinkmann $mu{\ss}$ an jeder Redeeinheit potentiell Situation, Horizont und Redefolge beteiligt sein. Er subsumiert z. B. Personalpronomina und Possessivpronomina unter die situationbezogene Kategorie, die Indefinita, Negativa, Interrogativa, Konjuntionen ('und','oder','allein (=aber)','sondern', 'denn'...) und Partikel ('doch'...) unter die Horizontkategorie, die anaphorische Pronomina ('der', 'das', 'die', 'or', 'es', 'sie'...) unter die Redefolgekategorie. Man kann aber naturlich diese neue Kategorisierung der Wortarten von Brinkmann kritisieren. Z. B.: Das anaphorische Pronomen hat nicht nur die Funktion der Redefolge, sondern bezieht sich auch auf die Sprechsituation und Horizont. Deswegen ist die Argumentation $f\"{u}r$ die neue Kategorisierung der Wortarten von Brinkmann zu schwach. Die Partikel sind auch nur naiv untersucht worden, obwohl sie manchmal mehrdeutig sein konnen. Trotzdem kann man seine Wortartenlehre als eine wichtige Bedeutung im Sinne der Textlinguistik betrachten, weil or immer an die Textebene denkt.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.282-289
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• 2007

통계를 이용한 품사 태깅에서는 자료부족 문제가 이슈가 된다. 한국어나 터키어와 같은 교착어는 어절(word)이 다수 형태소로 구성되어 있어서 자료부족 문제가 더 심각하다. 이러한 문제를 극복하고자 교착어 문장을 어절 열이 아니라 형태소의 열이라 가정한 연구도 있었으나, 어절 특성이 사라지기 때문에 파생에 의한 어절의 문법 범주 변화 등의 통계정보와 어절 간의 통계정보를 구하기 어렵다. 본 논문은 효율적인 어절 간 전이확률 계산 방법론을 고안함으로써 어절 단위의 정보를 유지하면서도 자료부족문제를 해결할 수 있는 확률 모델을 제안한다. 즉, 한국어의 형태통사적인 특성을 고려하면 앞 어절의 마지막 형태소와 함께 뒤 어절의 처음 혹은 끝 형태소-즉 두 개의 어절 간 전이 링크만으로도 어절 간 전이확률 계산 시 필요한 대부분 정보를 얻을 수 있고, 문맥에 따라 두 링크 중 하나만 필요하다는 관찰을 토대로 규칙을 이용해 두전이링크 중 하나를 선택해 전이확률 계산에 사용하는 '다이내믹 링크 모델'을 제안한다. 형태소 품사 bi-gram만을 사용하는 이 모델은 실험 말뭉치에 대해 96.60%의 정확도를 보인다. 이는 같은 말뭉치에 대해 형태소 품사 tri-gram 등의 더 많은 문맥 정보를 사용하는 다른 모델을 평가했을 때와 대등한 성능이다.