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확률모형과 수식정보를 이용한 와/과 병렬명사구 범위결정 (Range Detection of Wa/Kwa Parallel Noun Phrase using a Probabilistic Model and Modification Information)

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최초등록일 2025.03.01 최종저작일 2008.02
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확률모형과 수식정보를 이용한 와/과 병렬명사구 범위결정
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 / 35권 / 2호 / 128 ~ 136페이지
    · 저자명 : 최용석, 신지애, 최기선

    초록

    한국어 구문 분석의 초기 단계로서 병렬구조의 해석은 파싱의 효율을 높일 수 있다. 본 논문은 병렬구조 해석을 위한 비지도식 언어에 독립적인 확률 모델을 제안한다. 이 모델은 병렬구조의 대칭성과 상호교환성에 근거한다. 대칭성은 같은 구조가 반복된다는 것이고, 교환성은 좌우 구성요소를 교환해도 같은 의미를 지닌다는 것이다. 병렬구조는 일반적으로 대칭성을 따르지만, 수식어의 성질에 따라서 한쪽만을 수식하는 비대칭적인 구조가 출현하기도 한다. 비대칭 병렬구조 해석을 위해서 추가적으로 수식관계 통계정보를 사용한다. 제안된 모델을 본 논문에서는 “와/과” 조사로 이루어진 한국어의 명사구 병렬구조를 해석하는데 사용되는 것[1]을 중점으로 보여준다. 지도적 방식에 의한 모델을 포함한 다른 모델들에 비해 효율적임을 실험적으로 보여준다.

    영어초록

    Recognition of parallel structure at early stage of sentence parsing can reduce the complexity of parsing. In this paper, we propose an unsupervised language-independent probabilistic model for recongition of parallel noun structures. The proposed model is based on the idea of swapping constituents, which replies the properties of symmetry (two or more identical constituents are repeated) and of reversibility (the order of constituents is inter-changeable) in parellel structures. The non-symmetric patterns that cannot be captured by the general symmety rule are resolved additionally by the modifier information. In particular this paper shows how the proposed model is applied to recognize Korean parallel noun phrases connected by "wa/kwa" particle. Our model is compared with other models including supervised models and performs better on recongition of parallel noun phrases.

    참고자료

    · 없음
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