• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.105-111
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• 2005

정형적인 프로그래밍 언어에서는 언어를 기계적으로 해석하기 위해 입력의 구조적인 형태를 구축하는 파싱이 필수적인 과정으로 여겨진다. 기계에 기반 해서 개발된 프로그래밍 언어와 달리, 인간의 자유로운 의사소통을 위해 형성된 자연어는 특유의 다양성으로 인해 어휘, 구문, 의미 분석이 매우 어렵다. 반대로 자연어 구조 분석이 성공적으로 이루어지면 응용 시스템의 성능 향상에 상당한 기여를 할 것이라고 여겨지고, 이로 인해 끊임없이 자연어 처리, 특히 구문 분석에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 파싱에 사용되는 문법 전체를 말뭉치로부터 자동 구축하여 영역별 이식성 및 문법의 효율성을 도모했다. 또한 확률적 차트 파싱 기법과 immediate-head 파싱 모델을 적용하여 기존 파싱 시스템의 성능 향상을 시도했다. 세종 말뭉치를 이용한 파서의 성능은 각각 LP/LR 78.98%/79.55%로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.148-155
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• 2006

한국어 구문 분석에서 가장 어려운 작업들 중에 하나는 종속절의 의존관계 파악이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 종속절의 의존관계를 걸을 구성하는 서술어부(동사와 어미)의 관련 정보의 유무에 따라 의존관계가 성립한다고 가정했다. 즉 각각의 절들의 서술부의 관련 정보의 유무로 보고, 이진 분류 문제로 이 문제를 해결하였다. 사용한 자질은 정적 자질(static feature)와 동적 자질(dynamic feature)를 구성되어 있다. 정적 자질은 동사와 어미에서 표면적인 어휘 정보이고 이는 단어, POS 테그 및 위치 정보들이다. 동적 자질은 문장에서 절이 가지는 문법적인 형태를 의미하고, 이를 추출하기 위해 간단한 규칙을 만들고 이를 바탕으로 CKY 차트 파서를 통하여 추출하였다. 기계학습 방법으로는 이진 분류 문제에서 널리 사용되는 SVM을 사용하였다. 실험 결과 어휘 정보들 중에서 어미의 정보만 사용하였을 경우는 64.4%의 정확도를 보였고 문법적인 정보인 동적 자질을 사용한 경우는 73.5%로 어휘 정보만을 사용한 경우 보다 9.1%의 성능 향상됨을 보였다

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.73-77
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• 2010

본 논문은 의존 구조 분석기를 통합하기 위해 입력 문장의 단어 특성을 활용하는 단어 단위 분배기를 제안한다. 본 모델은 기존의 문장 수준 분배기와는 달리 입력 문장의 단어 특성에 따라 가장 적절한 의존 구조 분석기를 선택하고, 선택된 의존 구조 분석기의 결과를 최종 결과로 사용한다. 기존의 문장 단위 분배기보다 단어 수준의 풍부한 특질을 활용할 수 있다는 장점과 큰 크기의 코퍼스를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 총 6개 언어의 LAS를 측정했는데, MALT 보다는 평균 1.98%, MST 보다는 0.54%의 성능 향상이 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.791-798
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• 2002

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 한국어의 부분 자유 어순성질과 문장의 필수적 성분의 생략과 같은 특성으로 인하여 한국어 구문분석에 관한 연구들에서는 주로 의존문법을 선호하고 있다. 본 논문에서는 기존의 어절단위학습방법에서는 학습할 수 없었던 어절 내의 의존관계를 학습할 수 있는 형태소 단위의 학습 방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 약 3만 문장에서 추출한 25,000문장의Tagged Corpus을 가지고 한국어 확률 의존문법 학습을 시도하였다. 그 결과 초기문법 2,349개의 정확한 문법을 얻을 수 있었으며, 문법의 정확성을 실험하기 위해 350개의 실험문장을 parsing한 결과 69.77%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 한국어 어절 특성을 고려한 형태소 단위 학습으로 얻어진 의존문법이 어절 단위 학습으로 얻어진 문법보다 더 정확하다는 사실을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.559-570
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• 1993

본 논문에서는 범용 영어 생성기인 펜맨을 이용한 한/영 번역기에 대해 소개한다. 펜맨은 영어문장 생성기로서 그 입력 언어는 문장생성을 위해 특별히 고안된 문장계획언어이다. 문장계획언어는 문장을 생성하기 위한 다양한 구문적, 의미적인 사양들을 포함하고 있다. 본 연구에서 우리는 한국어 분석을 위해서 의존문법에 기반한 한국어 분석기를 사용하고, 영어의 생성을 위해서 펜맨을 사용한다. 그리고 한국어 해석의 결과인 문장의 의존구조를 펜맨의 입력인 문장계획언어로 변환하는 모듈을 작성하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.73-81
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• 1992

한 언어에 대한 포괄적인 언어정보 데이타베이스의 구축에 있어서는 수집된 텍스트에 대한 상세한 문법정보의 주석이 일차적 작업 대상이 된다. 이는 통사적 정보가 단순히 구문 분석상의 문제들을 해결하기 위한 정보를 제공해주는 것일 뿐 아니라 형태소 해석 및 문장 의미의 파악등 자연언어 이해시스템 전반의 성능을 향상시키는 데에 중요한 물을 차지하기 때문이다. 각개 단어의 문법적 기능에 대한 주석은 사전적 정의에 따른다면 "품사"로 표현할 수 있을 것이다. 그런데 품사는 각개 단어가 지니는 고유한 어휘의미적 정보이기보다는 구문구조에 의존적인 양상을 보인다. 이는 사전에 따라서 각개 단어에 대한 품사 정보가 달리 나타나는 점에서도 간취할 수 있는데, 한편으로 한국어 언어정보 데이타베이스 구축을 위한 문법적 주석에 있어서는 기존 사전의 품사정보에만 의존할 수는 없다는 문제점이 제기된다. 따라서 각 어휘들의 구문정보(흑은 품사정보)를 어떻게 기술할 것인가가 해결되어야 하는 것이다. 본 연구에서는 일차적으로 각 어휘들의 문장 안에서의 기능을 바탕으로 한 주석체계를 설정하고 그에 따라서 약 12만개의 문장에 대한 일차적 형식화를 수작업으로 처리하였다. 이는 향후 자동적으로 문법적 주석이 가능하도록 해주는 시스템의 개발을 지원하기 위한 언어정보의 수집에 목적을 둔 것인데, 이를 통해서 기존 국어사전에서의 언어정보상의 미비점을 수정 보완할 몇 가지 근거를 마련할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.476-481
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• 2021

본 논문은 용어의 비통일성과 문서의 다양성으로 인해 발생하는 건설분야 전문가들의 의사소통 문제를 해결하기 위한 Con-Talky를 제안한다. Con-Talky는 자연언어처리의 대표적인 기술인 형태소분석, 의존구문분석, 의미역 결정 기술을 융합하여 건설분야의 "설계기준문서"를 시각화하고 핵심 정보추출을 자동으로 해주는 플랫폼이다. 해당 플랫폼을 이용하여 토목분야 전문가들의 의사소통 문제를 완화시킬 수 있으며 용어의 비통일성 및 표준화에도 기여할 수 있다. 또한 본 논문은 국내 건설 및 토목분야에 최초로 자연언어처리 기술을 적용한 논문이다. 해당 분야의 연구를 활성화 하기 위해 건설분야에 특화된 단일 말뭉치와 트리플 데이터를 자체 제작함과 동시에 전면 공개하였다.

• 비교문화연구
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• 제53권
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• pp.163-192
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• 2018

이 논문은 형태통사적 특성이 유사한 한국어와 일본어의 다국어 범용 의존관계 주석체계(Universal Dependencies, 이하 UD) 적용 사례를 살펴보고 비교 분석을 통해서 한국어의 UD 적용 및 개선 방안을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 한국어와 일본어는 교착어적 특성으로 인하여 어미와 조사가 매우 발달되어 있다. 그러므로 영어와 같은 굴절어를 중심으로 설계된 UD를 적용하는 데에 많은 어려움이 있다. 이에 본고에서는 UD를 구성하는 범용 품사 주석(Universal POS, 이하 UPOS)과 범용 의존관계 주석(Universal Dependency Relations, 이하 DEPREL)의 적용과 그에 따른 논의들을 검토하였다. UPOS의 경우 AUX(조동사 표지), ADJ(형용사 표지), VERB(동사 표지)처럼 서술어와 관련된 주석 표지의 처리와 조사, 어미와 같은 기능어의 처리 방안을 살펴보았으며 접속사 및 이와 관련된 단위를 어떻게 처리하고 있는지 검토하였다. DEPREL과 관련해서는, 구문 표지를 주석하는 기본 단위의 문제에서 출발하여 통사적 문제를 어떻게 반영하고 있는지 살펴보았다. 지배소 설정 방식과 병렬 구조의 주석 방식, case(격 관계 표지)와 aux(조동사 관계 표지) 주석 방식을 검토하였다. 다양한 관계 주석 표지 중에서 특히 case와 aux에 집중하여 논의한 것은 한국어와의 주석 표지 적용 양상을 비교했을 때 분포 상 가장 두드러지는 차이를 나타내기 때문이다. case는 한국어와 일본어 모두 조사와 관련이 있고, aux는 한국어에서는 보조용언, 일본어에서는 조동사와 관련이 있는 표지이다. 구체적인 주석 양상을 살펴본 결과 일본어의 aux는 서법 조동사뿐만 아니라 동사에 문법적 의미를 더하는 요소, 한국어의 어미에 해당하는 형태에도 aux를 할당하기 때문에 주석이 차지하는 비율이 크게 차이가 나는 것으로 밝혀졌다. iobj(간접목적어 관계 표지)와 관련해서는 일본어에서 간접목적어를 인정하는 데에 반해 한국어에서는 간접목적어를 인정하지 않는 경우가 더 많았다. 일본어의 UD 주석에서 형태 분석 기본 단위인 '단단위'를 기본 구문 주석 단위로 하되 '장단위'와 문절 정보를 이용하는 것처럼, 한국어에서도 형태 분석 단위를 의존관계 주석의 정보로 활용하는 방안에 대해서 고려할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.337-338
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• 2009

블로그문서의 의견극성분류 연구는 주로 기계학습기법에 기반한 방법이었고, 이때 주로 활용된 자질은 명사, 동사 등의 품사정보와 의견어 어휘정보였다. 하지만 하나의 의견어 어휘만을 고려한다면 그 극성을 판별하는데 필요한 정보가 충분하지 않아 부정확한 결과를 도출하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 여러 어휘를 동시에 고려하였을 때 보다 정확한 의견분류를 수행할 수 있을 것이라는 가정을 세웠다. 본 논문에서는 효과적인 의견어휘자질의 추출을 위하여 의견이 내포될 가능성이 높은 의견어휘를 기반으로 의존구문분석을 통해 의존트리패턴을 추출하였고, 제안하는 PF-IDF가중치를 적용하여 지지벡터기계(SVM)와 다항시행접근 단순베이지안(MNNB)알고리즘으로 비교 실험을 수행하였다. 기준시스템인 TF-IDF가중치 기법에 비해 정확도(accuracy)가 지지벡터기계에서 5%, 다항시행접근 단순베이지안에서 8.9% 향상된 성능을 보였다.