• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.85-92
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• 2010

부분 의미 분석 시스템은 문장의 구성 요소들이 술어와 갖는 관계를 분석하는 것으로 문장에서 술어의 주체, 객체, 도구 등을 나타내는 의미 논항을 확인하게 된다. 본 논문에서 개발한 부분 의미 분석 시스템은 두 단계로 구성되어 있는데, 먼저 부분 구문 분석 결과로부터 의미 논항의 경계를 찾는 의미 논항 확인 단계를 수행하고 다음으로 확인된 의미 논항에 적절한 의미역을 부착하는 의미역 할당 단계를 수행한다. 순차적인 두 단계 방법을 적용하는 것에 의해서, 학습 성능 저하의 주요한 원인인 클래스 분포의 불균형 문제를 완화할 수 있고, 각 단계에 적합한 자질을 선별하여 사용할 수 있다. 본 논문에서는 PropBank 말뭉치에 기반한 CoNLL-2004 shared task의 데이터 집합 및 평가 프로그램을 사용하여 각 단계가 시스템의 전체 성능에 기여하는 정도를 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.531-540
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• 2010

본 논문은 최대 엔트로피 모형에 기반한 두 단계 부분 의미 분석 방법을 제안한다. 먼저, 의미 논항의 경계를 인식하고, 그 다음 단계에서 확인된 논항에 적절한 의미역을 할당한다. 두 단계 부분 의미 분석에서는 두 번째 단계인 논항 분류가 논항 확인 단계의 결과에 기반하여 수행되기 때문에 논항 확인의 성능이 매우 중요하다. 본 논문은 논항 확인의 성능을 향상시키기 위하여 논항 확인의 전처리 단계에 구문 지식을 통합한다. 구체적으로, 절 인식 결과로부터 술어의 인접절 및 상위절들을 확인하고, 구문 분석 결과로부터 술어의 부모 노드로부터 구문 구성 요소의 부모 노드까지의 트리 거리를 추출하여 전처리 단계에서 활용한다. 실험을 통해, 구문 지식을 활용하는 것이 부분 의미 분석 성능에 기여함과 제안하는 두 단계 방법이 한 단계 방법보다 우수한 성능을 낼 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2718-2731
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• 2023

This paper presents a method of using syntax and shallow semantic analysis for Vietnamese question generation (QG). Specifically, our proposed technique concentrates on investigating both the syntactic and shallow semantic structure of each sentence. The main goal of our method is to generate questions from a single sentence. These generated questions are known as factoid questions which require short, fact-based answers. In general, syntax-based analysis is one of the most popular approaches within the QG field, but it requires linguistic expert knowledge as well as a deep understanding of syntax rules in the Vietnamese language. It is thus considered a high-cost and inefficient solution due to the requirement of significant human effort to achieve qualified syntax rules. To deal with this problem, we collected the syntax rules in Vietnamese from a Vietnamese language textbook. Moreover, we also used different natural language processing (NLP) techniques to analyze Vietnamese shallow syntax and semantics for the QG task. These techniques include: sentence segmentation, word segmentation, part of speech, chunking, dependency parsing, and named entity recognition. We used human evaluation to assess the credibility of our model, which means we manually generated questions from the corpus, and then compared them with the generated questions. The empirical evidence demonstrates that our proposed technique has significant performance, in which the generated questions are very similar to those which are created by humans.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.984-989
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• 2005

본 연구의 목적은 한국어 문장의 문법관계를 분석하는 데 있다. 주된 문제는 문장의 주어, 목적어, 부사어를 문장에서 찾아내는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해서 한국어 구문 분석에서 발생하는 여러 중의성을 고려해야 한다. 우리는 문법관계의 중의성을 먼저 해결하고 그 다음에 주어진 명사구와 용언구의 문법관계 확률을 이용하여 용언구의 술어-논항 관계 중의성을 해소하는 통계적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 어절간의 거리, 교차구조 금지, 일문일격의 원칙 둥의 한국어 언어 특성을 반영하였다. 용언구와 명사구 사이의 문법관계에 대한 확률은 지지벡터 분류기를 이용하여 추정하였다. 제안된 방법은 문법관계 및 구문구조 부착 말뭉치를 이용하여 자동으로 문법관계를 학습하였고 주어, 목적어, 부사 각각의 문법관계분석에 대해 각각 $84.8\%,\;94.1\%,\;84.8\%$의 성능을 얻었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.64-70
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• 2004

한국어와 일본어는 동일한 어족에 속하며 비슷한 문장구조를 가지고 있어 변환중심 기계번역 방법이 효율적이다. 본 논문에서는 토큰 단위의 변환중심 한일 기계번역 시스템을 위한 변환 사전을 생성하는 방법에 관하여 기술하였다. 변환 사전이 잘 구성되면 구문분석 단계에서는 대역어를 선정하기에 적합한 정도까지의 의존트리를 생성하는 간이 파싱 만을 함으로써 필요 없는 노력을 경감시킬 수 있다. 게다가 구문해석 시에 최종의 결과 트리를 만들지 않아도 되므로 문어체 문장은 물론 입력 형태가 비정형적인 대화체 문장에서 더욱 큰 효과를 볼 수 있다. 본 논문의 변환 사전은 한국전자통신 연구원이 수집한 음성 데이터베이스로부터 추출한 말뭉치를 사용해 구성하였다. 구현한 시스템은 여행 계획영역에서 수집된 900여 발화 안의 문장을 대상으로 시험하였는데 제한된 환경에서 $92\%$, 아무런 제약이 없는 환경에서는 $81\%$의 성공률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.60-73
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• 2010

본 연구의 목적은 한국어 수분류사 체계를 설정하고, 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하는 한국어 수분류사 어휘의미망 "KorLexClas 1.5"의 정보구조와 구축방식을 소개하는 데 있다. KorLex 명사, 동사, 형용사, 부사가 영어 워드넷(Princeton WordNet)을 기반으로 참고구축 방식으로 개발된 것에 비해, KorLexClas 1.0버전과 이를 확장한 1.5버전은 직접구축 방식으로 개발하였다는 점에서, 수분류사의 계층구조와 언어단위 간 의미관계 설정은 매우 방대한 시간과 정교한 구축 방식을 요구한다. 따라서 작업의 효율성을 기함과 동시에, 구축된 어휘의미망의 신뢰성 및 확장성을 높이기 위해, (1) 다양한 기구축 언어자원을 활용하되 상호 검증하는 절차를 거치고, (2) 부분문장 분석방법을 이용하여, 수분류사 및 공기명사 목록을 확장하며, (3) 언어학적 준거를 기준으로 수분류사의 계층구조를 설정하고, (4) 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하되 확장성을 확보하기 위해, KorLexNoun 1.5에 '최하위 공통상 위노드(LUB : Least Upper Bound)'를 설정하는 방식을 택한다. 이러한 특성을 가진 KorLexClas 1.5는 기계번역을 비롯한 한국어정보처리의 제 분야에 응용될 수 있다.