• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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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.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.239-245
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• 2017

확률문법은 자연어처리에서 사용되며, 확률문법에 대한 구문분석의 결과인 파스는 문법의 확률을 그대로 보존해야 한다. 대표적인 구문분석방법인 LL 파싱과 LR 파싱의 확률파싱 가능성을 살펴볼 때 LL 파싱은 문법의 확률정보를 그대로 유지하는 반면에 LR 파싱은 그렇지 않다. 확률문법과 확률파싱오토마톤과의 관계에 관한 기존 연구로 확률보존조건을 충족하는 오토마톤의 특성에 관한 연구는 진행된 바 있다. 그렇지만, 현재로서는 확률보존조건을 충족하는 오토마톤 생성모델에 관해서는 알려진 바가 없다. 본 논문에서는 단일상태파싱오토마타에 기반한 확률파싱오토마타 모델을 제안한다. 제안 모델로부터 생성되는 오토마톤은 확률보존조건을 보장하기에 별도의 확률파싱 가능 여부를 테스팅하는 단계가 불필요하고, 별도의 확률 함수를 정의하지 않아도 된다. 또한 매개인자를 적절하게 선택하여 효율적인 오토마톤의 생성이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.457-460
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• 2001

이 논문은 사람과 컴퓨터간의 편리한 인터페이스를 제공하기 위 사람의 머리 동작을 자동적으로 인식하는 것을 목적으로 8 가지의 기본적인 대리 동작들을 확률적 문법 추론을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 시스템의 입력 데이터로 쓰여지는 머리의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy 평면에 투영하고, 이들을 다시 4 방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 이에 대해 확률적 문법 추론법을 적용한 결과 대리 동작인식에 대해 효과적으로 이용될 수 있음을 실험결과를 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.48-460
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• 2001

국어사전의 뜻풀이말은 표제어의 의미를 기술할 뿐만 아니라, 상위/하위개념, 부분-전체개념, 다의어, 동형이의어, 동의어, 반의어, 의미속성 등의 많은 의미정보를 내재하고 있다. 본 연구는 뜻풀이말에서 다양한 의미정보를 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 품사 및 구문 부착 말 뭉치를 구축하고, 이 말뭉치들로부터 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 통계적 방법에 기반한 문법규칙과 확률정보를 자동으로 추출한다. 본 연구의 뜻풀이말 구문분석기는 이를 이용한 확률적 차트파서이다. 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 문법규칙 및 확률정보는 파싱 과정의 명사구 중의성을 해소한다. 또한, 파싱 과정에서 생성되는 노드의 수를 줄이고 수행 속도를 높이기 위한 방법으로 문법 Factoring, Best-First 탐색 그리고 Viterbi 탐색의 방법을 이용한다. 문법규칙의 확률과 왼쪽 우선 파싱 그리고 왼쪽 우선 탐색 방법을 사용하여 실험한 결과, 왼쪽 우선 탐색 방식과 문법확률을 혼용하는 방식이 가장 정확한 결과를 보였으며 비학습 문장에 대해 51.74%의 재현률과 87.47%의 정확률을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.133-137
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• 2000

구문태그가 부착되지 않은 코퍼스를 사용하여 문법규칙의 확률을 훈련하는 비통제 학습(unsupervised learning) 방법의 대표적인 것이 CNF(Chomsky Normal Form)의 CFG(Context Free Grammar)를 입력으로 하는 inside-outside 알고리즘이다. 본 연구에서는 의존문법을 CNF로 변환하는 기법에 대해 논하고 의존문법을 위해 변형된 inside-outside 알고리즘을 논한다. 또한 이 알고리즘을 사용하여 실제 훈련한 결과를 보이고, 의존규칙과 구문구조 확률을 같이 사용하는 hybrid방식 구문분석기에 적용한 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.513-515
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• 2003

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리. 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결함 형태로 구성되고 임의 구성성룬 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1.101 개의 의존문법을 획득했고. 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.239-246
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• 1998

확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권3호
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• pp.248-259
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• 2001

이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석하는 것을 목적으로 60 가지의 기본적인 사람의 윗몸 동작들을 인식하는 방법을 제안한다. 사람 몸동작을 인식하기 위한 방법으로 확률적 문법 추론법을 이용하였으며 모든 관절의 움직임 분석으로 임의의 동작을 인식하는 방법을 사용하였다. 시스템의 입력 데이타로 쓰여지는 각 관절의 실세계 3 차원 좌표들을 일정간격으로 양자화한 후, 각각 xy, zy, 평면에 투영하고, 이들을 다시 4방향 코딩하여 확률적 문법 추론법에 적합한 입력형식으로 변환한다. 또한 비언어적 행동 분석을 위한 사람의 동작 인식에는 손과 다른 부위와의 관계인 근접 정보가 동작 구분의 중요한 요소가 됨을 감안하여, 확률 문법 추론 방법을 확장하고, 일반적인 확률 문법 추론 방법과 비교하여 인식률이 향상됨을 실험결과를 통해 확인하였다.

• 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 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-137
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• 2000

구문태그가 부착되지 않은 코퍼스를 사용하여 문법규칙의 확률을 훈련하는 비통제 학습(unsupervised learning) 방법의 대표적인 것이 CNF(Chomsky Normal Form)의 CFG(Context Free Grammar)를 입력으로 하는 inside-outside 알고리즘이다. 본 연구에서는 의존문법을 CNF로 변환하는 기법에 대해 논하고 의존문법을 위해 변형된 inside-outside 알고리즘을 논한다. 또한 이 알고리즘을 사용하여 실제 훈련한 결과를 보이고, 의존규칙과 구문구조 확률을 같이 사용하는 hybrid방식 구문분석기에 적용한 결과를 보인다.