한국어에서 의존 구문분석을 위한 구묶음의 활용 (Exploiting Chunking for Dependency Parsing in Korean)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회 논문지 / 11권 / 7호 / 291 ~ 298페이지
· 저자명 : 남궁영, 김재훈

초록

본 논문은 한국어에 대해서 구묶음을 수행한 후에 의존구조를 분석하는 방법을 제안한다. 의존구조 분석은 단어의 지배어를 결정하는 과정이다.
지배어를 정할 때, 문법적인 지배어를 정할 것인지 의미적인 지배어를 정할 것인지가 고질적인 문제이다. 일반적으로는 문법적인 지배어를 정하고있다. 예를 들면 문장 “밥을 먹고 싶다”에서 어절 “먹고”의 지배어로 “싶다”를 정한다. 그러나 “싶다”는 보조용언으로 의미적으로 지배어가 될 수없다. 이와 같은 방법으로 구문을 분석하면 의미분석을 위해서 또 다른 변환이 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다소 완화하기 위해서구묶음을 수행한 후에 구문을 분석하는 방법을 제안한다. 구묶음은 문장을 구성성분 단위로 분할하는 과정이며 구성성분은 내용어 말덩이와 기능어말덩이로 구성된다. 구묶음을 수행하면 구문 분석의 입력이 되는 문장 성분의 수가 줄어들므로 구문 분석 속도가 개선될 수 있으며, 문장에서중심어를 중심으로 하나의 말덩이로 묶이므로 말덩이에 대해서만 그 의존 관계를 파악할 수 있어 구문 분석의 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은세종의존말뭉치를 사용해서 성능을 분석했으며 UAS와 LAS가 각각 86.48%와 84.56%였으며 입력의 노드 수도 약 22% 정도 줄일 수 있었다.

영어초록

In this paper, we present a method for dependency parsing with chunking in Korean. Dependency parsing is a task of determininga governor of every word in a sentence. In general, we used to determine the syntactic governor in Korean and should transform thesyntactic structure into semantic structure for further processing like semantic analysis in natural language processing. There is anotorious problem to determine whether syntactic or semantic governor. For example, the syntactic governor of the word “먹고 (eat)”in the sentence “밥을 먹고 싶다 (would like to eat)” is “싶다 (would like to)”, which is an auxiliary verb and therefore can not be asemantic governor. In order to mitigate this somewhat, we propose a Korean dependency parsing after chunking, which is a processof segmenting a sentence into constituents. A constituent is a word or a group of words that function as a single unit within adependency structure and is called a chunk in this paper. Compared to traditional dependency parsing, there are some advantage ofthe proposed method: (1) The number of input units in parsing can be reduced and then the parsing speed could be faster. (2) Theeffectiveness of parsing can be improved by considering the relation between two head words in chunks. Through experiments forSejong dependency corpus, we have shown that the USA and LAS of the proposed method are 86.48% and 84.56%, respectively andthe number of input units is reduced by about 22%p.

참고자료

· 없음