본 논문은 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위한 동사의 구문 관계 정보를 이용한 한국어 질의-응답 시스템에 대해 기술한다. 구문 관계 정보는 동사의 원형, 사용 패턴, 각 문장 성분들의 의미 속성, 유의 동사 등의 정보를 담고 있다. 문장 및 구에 대한 구문분석은 구문관계 정보에 나타난 동사에 의존적인 문장 성분들의 의미속성과 동사의 일반적인 사용 패턴을 활용한다. 또한 정답후보 문장들의 구문분석을 위해 구문 관계 정보를 사용하고, 질의문의 격 슬롯(case slot)으로부터 정답을 찾기 위해 구문관계 정보를 사용한다. 실험에서 동사의 구문 관계 정보의 이용이 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위해 한국어 질의-응답 시스템에 효율적으로 활용될 수 있음을 보였다.
To increase the quality of the system in the subjective-type question grading and document classification, we need the paragraph detection. But it is not easy because it is accompanied by semantic analysis. Many researches on the paragraph detection solve the detection problem using the word based clustering method. However, the word based method can not use the order and dependency relation between words. This paper suggests the paragraph detection system using syntactic-semantic relation between words with the Korean syntactic-semantic analysis. This system is the hybrid system of word based, concept based, and syntactic-semantic tree based detection. The experiment result of the system shows it has the better result than the word based system. This system will be utilized in Korean subjective question grading and document classification.
질높은 주관식 문제 채점을 위해서는 답변 속에 들어있는 단어간의 구문의미적 관계를 분석하는 구문 의미 분석이 필요하다. 그러나 구문의미 분석의 결과인 구문의미트리는 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하고 있어 단어의 나열인 일차원적인 벡터의 유사도 계산을 적용할 수가 없다. 본 연구는 단어의 지식과 함께 단어와 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하는 구문의미트리를 비교하는 비교 시스템에 대한 연구를 한다. 본 연구에서는 구문의미트리 비교를 위해 유사성 계산 원칙을 제안하고 실험을 통해 검증하였다. 본 구문의미트리 비교 시스템은 구문의미분석의 결과를 비교할 수 있게 하여 주관식 문제 채점에 도움을 줄 것이고 문서 유사도 영역에도 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 용언의 용례에서 문형 정보를 기준으로 추출함으로써, 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양한 후보명사를 추출할 수 있다. 그러나 추출된 후보명사는 다양한 의미를 지니고 있으므로, 어휘간의 명확한 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 정확한 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문 패턴, 의미 유사도, 빈도 정보 등을 이용하여 후보명사의 의미를 분별한다. 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.
In this study, the prosodic disambiguation of the syntactic attachment differences was investigated in relation to the effect of lexical bias. Speech materials were composed of N1-conj-N2-PP phrases such as "walkers and runners with dogs." The results show that the use of durational pattern is dominant over the pitch pattern to differentiate the attachment differences. The characteristic pitch contour was the rise and fall over N1 and N2 in the high attachment. The pitch contour in the low attachment was the rise and fall over N2 and N3 although the frequency of such patterns was lower for the low attachment case. For the durational pattern, the lengthening in the N2 region plays a significant role in the disambiguation of the syntactic attachments. The interaction between the lexical bias and the syntactic attachment was not statistically significant in the duration data.
단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.
This paper investigates ordering alternation phenomena in Korean using the dative construction data from Sejong Corpus of Modern Korean (Kim, 2000). The paper first shows that syntactic weight and information structure are distinct and independent factors that influence word order in Korean. Moreover, it reveals that heaviness and givenness compete each other and exert diverging effects on word order, which contrasts the converging effects of these factors shown in word orders of right-branching languages like English. The typological variation of syntactic weight effect poses interesting theoretical and empirical questions, which are discussed in relation to processing efficiency in ordering.
문장이 길어질수록 구문분석의 정확률이 급격히 떨어지므로, 문장을 분할하여 각각의 분할단위로 구문분석을 수행한 후 각 구문분석결과를 합쳐 완성된 구문트리를 만드는 것이 일반적이다. 이 때 주로 절 단위로 문장이 분할되고, 각 절의 구문분석결과를 통합하게 되는데, 통합 과정에서 절-절 간의 의존관계 설정에 많은 오류가 생긴다. 이러한 절 간의 의존관계의 애매성을 해결하기 위하여, 본 논문은 기계학습을 이용하여 절-절 간의 의존관계를 분석해 본다. Support Vector Machines(SVM)을 사용하여 성능을 평가하고, 본 논문에서 실험한 방법과 기존의 방법들의 성능을 비교해 본 결과, 절-절 간의 의존관계 설정에 있어서 $8.88{\sim}15.35%$의 성능향상을 보였다.
This study investigates issues in relation to text segmenting, in particular, line breaks in Korean language textbooks. Research on L1 and L2 reading has shown that readers process texts by chunking (grouping words into phrases or meaningful syntactic units) and, therefore, phrase-cued texts are helpful for readers whose syntactic knowledge has not yet been fully developed. In other words, it would be important for language textbooks to avoid awkward syntactic divisions at the end of a line, in particular, those textbooks for beginners and intermediate level learners. According to our analysis of a number of major Korean language textbooks for beginner-level learners, however, many textbooks were found to display line-breaks of awkward syntactic division. Moreover, some textbooks displayed frequent instances where a single word (or eojeol in the case of Korean) is split between different lines. This can hamper not only learners' learning of the rules of spaces between eojeols in Korean, but also learners' development in automatic word recognition, which is an essential part of reading processes. Based on the findings of our textbook analysis and of existing research on reading, this study suggests ways to overcome awkward line-breaks in Korean language textbooks.
본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고 수준의 성능에 필적하는 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로 관계 추출을 위한 세 가지 핵심 정보, 즉 개체 자질, 구문 구조적 자질, 주변 문맥 어휘 자질을 통합 적용하면 관계 추출의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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