• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.262-265
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• 2009

21세기 세종계획은 국어정보화를 위한 범국가적 사업으로서 국어 기초 자원을 구축하는데 매우 큰 기여를 하였으며, 그 주요 결과물로 배포된 세종 말뭉치는 많은 연구자들에게 꼭 필요한 가치있는 결과물이다. 이처럼 소중한 국어 자원을 실제 연구자들이 활용하고자 할 때 불편함을 느끼는 경우가 있는데 그 이유는 균형 말뭉치의 구축이라는 말뭉치의 특성 및 원문 자료의 내용을 최대한 보존하기 위한 노력의 일환으로 사용자 정의 영역에 정의된 문자들이 다수 포함되어 있기 때문이다. 본 논문에서는 자연언어 처리, 정보검색 분야 연구자들이 세종계획 최종 결과물 중에서 원시 말뭉치를 활용하는데 있어서 말뭉치에 사용된 문자코드의 유형을 중심으로 코드 변환 문제점과 그 해결 방안을 모색하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.121-123
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• 2015

연어는 둘 이상의 단어로 구성된 표현으로 연어에 속하는 개개의 단어의 의미로써 연어의 의미를 유추할 수 없다. 따라서 연어의 의미를 분석하거나 번역할 경우 개개의 단어보다는 연어 그 자체를 하나의 분석 단위로 간주하는 것이 훨씬 더 효과적이다. 이를 위해 본 논문에서는 통계기법을 활용하여 세종 말뭉치로 부터 용언연어의 추출 방법을 제시하고 그 성능을 평가한다. 연어 패턴과 통계 정보를 이용해서 연어를 추출한다. 평가를 위해서 연어 사전과 전문가의 주관적 평가를 동시에 수행했다.

• 한국어학
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• 제81권
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• pp.245-265
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• 2018

The purpose of this study is to prepare the basis for a more objective evaluation of oral fluency by analyzing Korean native speaker's utterance. Traditionally, fluency evaluation tended to rely on the evaluators' experience and subjective idea. Therefore, there has been a need of setting the evaluation standard in numeric form that is easily measurable. In this study, I will analyze Korean native speaker's utterance in focus of pause. Total number of 875 pauses were extracted from the 21st Century Sejong Korean spoken corpus, and the elements before and after the pauses were annotated. From the analysis results, the pauses were divided between fluent pauses and influent pauses. If the length of fluent pauses do not exceed reasonable length of pause for native Korean speakers, there was no point reduction. On the other hand, if the influent pauses are made more frequently than the native Korean speakers, then it is subject to point reduction.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.166-176
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• 2002

A homonym could be disambiguated by another words in the context as nouns, predicates used with the homonym. This paper using semantic information (co-occurrence data) obtained from definitions of part of speech (POS) tagged UMRD-S$^1$), In this research, we have analyzed the result of an experiment on a homonym disambiguation system based on statistical model, to which Bayes'theorem is applied, and suggested a model established of the weight of sense rate and the weight of distance to the adjacent words to improve the accuracy. The result of applying the homonym disambiguation system using semantic information to disambiguating homonyms appearing on the dictionary definition sentences showed average accuracy of 98.32% with regard to the most frequent 200 homonyms. We selected 49 (31 substantives and 18 predicates) out of the 200 homonyms that were used in the experiment, and performed an experiment on 50,703 sentences extracted from Sejong Project tagged corpus (i.e. a corpus of morphologically analyzed words) of 3.5 million words that includes one of the 49 homonyms. The result of experimenting by assigning the weight of sense rate(prior probability) and the weight of distance concerning the 5 words at the front/behind the homonym to be disambiguated showed better accuracy than disambiguation systems based on existing statistical models by 2.93%,

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권8호
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• pp.580-585
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• 2014

본 연구는 '위키피디아 데이터를 이용한 병렬 문장 추출'이라는 주제에 대해서, 기존에 해외에서 사용되었던 다양한 방법을 한국어 위키피디아 데이터에 실제로 적용해보고 그 결과를 정리하여 보고한다. 실험 방식은 두 가지로 나눌 수 있는데, 첫 번째는 번역 확률을 이용하는 방법으로 세종 병렬 말뭉치 등의 기존 자원으로부터 번역 확률을 추출하여 사용한다. 두 번째는 사전을 이용하는 방법으로, 위키피디아 타이틀로 구성된 위키 사전(Wiki dictionary)을 기본으로 하여, MRD(machine readable dictionary) 정보와 숫자 사전을 추가로 사용한다. 실험 결과, 기존 자원만 이용한 경우보다 위키피디아 데이터를 결합하여 사용한 경우에 매우 큰 폭의 성능 향상을 얻어, 최종적으로 F1-score 57.6%의 우수한 성능을 산출하였다. 또한 토픽 모델(topic model)을 이용한 실험도 추가로 수행하였는데, F1-score 51.6%로 최종 성능 면에서는 낮았지만 비지도 학습 방법이라는 장점을 고려할 때 추가 연구에 대한 여지가 있다고 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.219-228
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• 2003

본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미역으로 사상시키기 위한 규칙을 효과적으로 구축하는 방법을 제시하고 있다. 의미역의 결정은 의미 분석의 핵심 작업 중 하나이며 자연어처리에서 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 일반적인 언어학 지식과 경험만 가지고 의미역 결정 규칙을 기술하는 것은 작업자의 주관에 따라 결과가 많이 달라질 수 있으며, 또 모든 경우를 다룰 수 있는 규칙의 구축은 불가능하다. 하지만 본 논문에서 제시하는 방법은 대량의 원시 말뭉치를 분석하여 실제 언어의 다양한 사용례를 반영하며, 또 수십 명의 한국어 학자들이 심도 있게 구축하고 있는 세종전자사전의 격틀 정보도 함께 고려하기 때문에 보다 객관적이고 효율적인 방법이라 할 수 있다. 의미역을 보다 정확하게 결정하기 위해 구문관계, 의미부류, 형태소 정보, 이중주어의 위치정보 등의 자질 정보를 사용하였으며, 특히 의미부류의 사용으로 인해 규칙의 적용률이 향상되는 효과를 가져올 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-39
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• 2012

의미역 결정에 있어 의미 표지 부착 말뭉치는 필수적이지만 한국어 의미 표지 부착 말뭉치는 영어나 중국어와 같은 언어에 비하여 구축이 미비한 상황이다. 본 논문에서는 한국어 의미 분석을 위한 한국어 Proposition Bank(이하 PropBank)와 세종 의미 표지 부착 말뭉치의 구축을 위한 소프트웨어 도구를 개발하였다. 본 논문에서 구현한 도구는 문장 성분의 의존관계를 이용하여 주어진 술어에 대한 논항을 찾아주고, PropBank 프레임 파일과 세종 용언 격틀 사전을 활용하여 사용자가 능률적으로 한국어 PropBank와 세종 의미 표지 부착 말뭉치를 구축할 수 있도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.418-425
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• 2016

본 논문에서는 지식기반 기법에서 한국어 명사의 의미중의성 해소에 유용한 품사집합을 제시한다. 세종 형태의미분석 말뭉치에서 174,000 문장을 추출하여 테스트 셋으로 이용하고, 표준국어대사전의 뜻풀이와 용례를 이용하여 각 문장의 의미중의성을 해소하였다. 그 결과 전체 테스트 셋의 성능을 가장 좋게하는 15개의 품사집합과 단어별 평균을 가장 높게 하는 17 개의 품사집합이 제시되었다. 실험결과 45 개의 전체 품사집합을 이용하는 것보다 정확도가 최대 12%까지 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.114-116
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• 2011

한국어 정보처리에서 널리 사용되는 세종 형태분석 말뭉치는 품사정보와 문장정보 등 다양한 한국어 정보를 포함하고 있다. 이 말뭉치는 방대한 양의 정보들로 구축되었지만 많은 오류 또한 포함되어 있다. 예를 들면 철자 오류, 띄어쓰기 오류, 그리고 품사부착 오류 등이 있다. 하지만 세종말뭉치와 같이 대용량 말뭉치의 오류를 수정하는 것은 많은 인력과 시간이 필요하며 일관성 있게 오류를 수정하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 세종 형태분석 말뭉치에 포함된 오류를 빠르고 일관성 있게 수정하기 위한 오류 수정 도구를 구현하였다. 본 논문에서 수정 대상이 되는 오류는 어절과 형태소 분석 결과의 불일치에 관한 오류만 대상으로 한다. 이를 위해 세종 형태분석 말뭉치를 데이터베이스로 재구축하였으며, 본래의 어절과 품사가 부착된 형태소의 자모를 각각 분리하여 두 자모의 차이점을 분석하여 오류 후보를 선정한다. 오류 후보에서 동일한 오류 패턴을 갖는 모든 오류 후보에 대하여 동일한 방법으로 일관성 있고 빠르게 수정할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.563-568
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• 2016

단어 의미 분별 문제는 문장에서 어떤 단어가 사전에 가지고 있는 여러 가지 의미 중 정확한 의미를 파악하는 문제이다. 우리는 이 문제를 다중 클래스 분류 문제로 간주하고 지지벡터기계를 이용하여 분류한다. 세종 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미 중의성 단어의 문맥 단어를 두 가지 벡터 공간에 표현한다. 첫 번째는 문맥 단어들로 이뤄진 벡터 공간이고 이진 가중치를 사용한다. 두 번째는 문맥 단어의 윈도우 크기에 따라 문맥 단어를 단어 임베딩 모델로 사상한 벡터 공간이다. 실험결과, 문맥 단어 벡터를 사용하였을 때 약 87.0%, 단어 임베딩을 사용하였을 때 약 86.0%의 정확도를 얻었다.