Transition-based Korean Dependency Analysis System Using Semantic Abstraction

정충선; 신준철; 이주상; 옥철영

doi:10.5626/JOK.2019.46.11.1174

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정충선 (울산대학교) 신준철 (울산대학교) 이주상 (울산대학교) 옥철영 (울산대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.11

발행연도: 2019.11

수록면: 1,174 - 1,185 (12page)

DOI: 10.5626/JOK.2019.46.11.1174

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기존 학습기반의 의존관계 연구는 형태소의 표층형과 품사 태그를 조합하여 학습 자질로 사용한다. 품사 태그의 경우 재현율이 높아 자질로 사용하기 적합하지만 품사 태그만으로 의존관계의 분석 정확률을 높이는 데는 한계가 있다. 표층형의 경우 표층형이 재현될 경우 높은 의존관계 정확률을 보이지만 품사 태그에 비하여 낮은 재현율을 보인다. 본 논문에서는 형태소의 표층형 재현율을 높이기 위해 어휘의미망(UWordMap)을 활용하여 명사의 표층형을 의미추상화하여 이를 자질로 사용하는 전이 기반 의존관계 분석방법을 제안한다. 명사의 표층형 의미추상화를 자질로 사용했을 때, 기존 표층형 자질만을 사용하였을 때보다 의존관계 분석 정확률이 최대 7.55% 상승하였다. 의미추상화 자질을 포함한 어절 단위, 형태소 단위, 음절 단위 자질을 모두 사용할 경우 90.75% 의존관계 분석 정확률을 보였고, 초당 562 문장의 학습 속도와 초당 631문장 의존관계 분석 속도를 보여 제안한 방법이 실용적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

#의존관계 분석 #전이 기반 알고리즘 #의미 추상화 #표층형 추상화 #어휘의미망 #dependency analysis #transition-based algorithm #semantic abstraction #lemma abstraction #lexical semantic network

참고문헌 (23)

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H. S. Kim, "An Analysis of Korean Dependency Relation by Homograph Disambiguation," KIPS Tr. Software and Data Eng., Vol. 3, No. 6, pp. 219-230, 2014. (in Korean)

C. E. Park, C. K. Lee, "Korean Dependency Parsing using Pointer Networks," Journal of KIISE, Vol. 44, No. 8, pp. 822-831, 2017. (in Korean)

S. H. Na, J. Li, J. H. Shin, K. I. Kim, "Deep Biaffine Attention for Korean Dependency Parsing," Proc. of the KIISE Korea Computer Congress, pp. 584-586, 2017. (in Korean)

S. H. Na, J. Li, J. H. Shin, K. I. Kim, "Stack LSTMs with Recurrent Controllers for Korean Dependency Parsing," Proc. of the KIISE Korea Computer Congress, pp. 446-448, 2016. (in Korean)

S. H. Na, K. I. Kim, Y. K. Kim, "Stack LSTMs for Transition-Based Korean Dependency Parsing," Proc. of the KIISE Korea Computer Congress, pp. 732-734, 2016. (in Korean)

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