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기계독해 기반 부분 트리 연결 방법을 적용한 한국어 의존 파싱
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.8.617
한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식의 두 갈래로 연구되어 왔다. 그 중 그래프 기반 의존 파싱은 입력 문장을 인코딩한 후 지배소, 의존소에 대한 MLP를 적용하여 각각의 표상을 얻고 Biaffine 어텐션을 통해 모든 단어 쌍에 대한 그래프 점수를 얻어 이를 통해 트리를 생성하는 Biaffine 어텐션 모델이 대표적이다. Biaffine 어텐션 모델에서 문장 내의 각 단어들은 구문 트리 내의 부분 트리의 역할을 하지만 두 단어간의 의존성만을 판단하기 때문에 부분 트리의 정보를 효율적으로 활용할 수 없다는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 제안된 Span-Span(부분 트리-부분 트리)로의 부분 트리 정보를 직접 모델링하는 기계 독해 기반 의존 파싱 모델을 한국어 구문 분석 데이터 셋에 적용하여 기존 Biaffine 어텐션 방식의 의존 파싱 모델 대비 향상된 결과를 얻었다.
한국어 수업 대화의 화행 분석과 화행 자동분류를 위한 언어학적 기반연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.8.807
화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 13개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한, 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 다양한 언어학적 자질을 이용하여 발화의 화행을 자동분류한 경우 70.03%의 정확률을 보였다. 이는 유니그램과 바이그램만으로 화행을 자동분류한 베이스라인에 비해 약 30%p의 정확률이 향상된 결과이다.
