주관식 문제 채점에서의 구문의미트리 비교 시스템에 대한 연구

강원석,Kang, WonSeog 한국컴퓨터교육학회 2017 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.20 No.5

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. To upgrade the subjective question grading, we need the syntactic-semantic analysis to analyze syntatic-semantic relation between words in answering. However, since the syntactic-semantic tree has structural and semantic relation between words, we can not apply the method calculating the similarity between vectors. This paper suggests the comparing system with syntactic-semantic tree which has structural and semantic relation between words. In this thesis, we suggest similarity calculation principles for comparing the trees and verify the principles through experiments. This system will help the subjective question grading by comparing the trees and be utilized in distinguishing similar documents.

구문의미트리 비교기를 이용한 주관식 문항 채점 시스템에 대한 연구

강원석 ( Wonseog Kang ) 한국컴퓨터교육학회 2018 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.21 No.6

주관식 문항은 깊이 있는 사고능력 평가와 고등정신능력 평가에 적합하나 채점하기가 쉽지 않다. 동일한 채점기준을 갖더라도 채점자에 따라 다른 채점결과를 가져올 수 있으므로 객관적인 자동 채점 시스템이 필요하다. 그렇지만 채점 시스템은 표현 언어인 한국어 분석과 비교의 문제가 걸려있다. 본 연구는 한국어의 구문 분석을 구현하고 결과인 구문분석 트리를 비교하는 비교기를 이용하여 주관식 문항을 채점하는 채점 시스템을 설계, 개발하였다. 이 시스템은 단어 중심의 채점 시스템과 구문의미트리 중심의 채점 시스템을 복합한 시스템으로 구문의미트리 비교기를 활용하였다. 본 시스템의 실험 결과 제안한 구문의미트리 중심의 채점 시스템과 복합 채점 시스템이 더 나은 결과를 가져옴을 알 수 있었다. 본 연구는 한국어 구문의미분석과 주관식 채점 영역에 활용할 수 있고 또한 문서 분류에도 활용할 수 있을 것이다. The subjective question is appropriate for evaluation of deep thinking, but it is not easy to score. Since, regardless of same scoring criterion, the graders are able to produce different scores, we need the objective automatic evaluation system. However, the system has the problem of Korean analysis and comparison. This paper suggests the Korean syntactic analysis and subjective grading system using the syntactic-semantic tree comparator. This system is the hybrid grading system of word based and syntactic-semantic tree based grading. This system grades the answers on the subjective question using the syntactic-semantic comparator. This proposed system has the good result. This system will be utilized in Korean syntactic-semantic analysis, subjective question grading, and document classification.

서술형 문항 채점을 위한 복합문 구문의미분석 시스템에 대한 연구

강원석 ( Wonseog Kang ) 한국컴퓨터교육학회 2018 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.21 No.6

서술형 문항은 수준 높은 사고능력 평가에 적합하나 채점이 쉽지 않다. 동일한 채점기준을 적용하더라도 채점자마다 서로 다른 채점을 할 수 있으므로 객관적인 채점 시스템이 필요하다. 그렇지만 채점 시스템을 구축하기 위해서는 표현 언어인 한국어 분석이 전제되어야 한다. 특히 서술형 문항의 답변은 단문형태가 아닌 복문이 내포된 복합 문장으로 표현되기 때문에 복합문의 한국어 분석이 이루어져야 한다. 본 연구는 이와 같은 서술형 문항의 자동 채점을 위해 한국어의 복합문을 구문의미 분석하는 시스템을 개발하고 시스템의 성능을 분석하였다. 이 시스템은 의미속성 사전을 활용하여 대상 구문의 의미적 제한 조건을 검사하고 적합한 피수식 대상을 선별하여 구문의미분석을 실행한다. 실험 데이터에 대해 93%의 정확률을 얻어 제안한 시스템이 효과있음을 알 수 있었다. 본 연구의 시스템은 서술형 문항 채점에 활용할 수 있고 한국어 처리의 응용영역에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. The descriptive-type question is appropriate for deep thinking ability evaluation, but it is not easy to grade. Since, even though same grading criterion, the graders produce different scores, we need the objective evaluation system. However, the system needs the Korean analysis. As the descriptive-type answering is described with the compound sentence, the system has to analyze the compound sentence. This paper develops the Korean syntactic-semantic analysis system for compound sentence and evaluates performance of the system. This system selects the modifiee of the word phrase using syntactic-semantic constraint and semantic dictionary. The 93% accurate rate shows that the system is effective. This system will be utilized in descriptive-type grading and Korean processing.

신경망을 이용한 영한 기계번역에서의 전치사구의 의미해석

강원석(Wonseog Kang),서정연(Jungyun Seo),김길창(Gilchang Kim) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.11

영어 전치사구는 구문과 의미 분석시에 애매성의 문제를 가지고 있어, 이의 올바른 해석 기법은 자연어 처리분야의 중요한 연구과제가 되고 있다. 이 논문은 영한 기계번역에서 발생하는 영어의 전치사구 의미해석의 문제를 신경망 방법으로 해결하는 의미해석 시스템을 기술한다. 이 의미해석 시스템은 올바른 한국어 표현을 생성하기 위하여 영어 전치사구의 격의미를 파악한다. 그 격의미는 한국어 고유 형태의 격으로서 다양한 조사들에 관한 한국어 표현의 격관계를 나타낸다. 신경망 방법의 의미해석 시스템은 입력 단어들의 의미속성을 입력으로 받아들인다. 그 의미속성은 WordNet 시스템에서의 단어 개념 층구조(word sense hierarchy)를 기초로 구성되며 의미속성 생성기에 의하여 자동으로 추출된다. 의미속성 생성기는 WordNet 시스템으로부터 단어의 의미속성을 자동으로 추출하기 위하여 개발된 변환표를 이용한다. 의미해석 시스템은 두개의 의미해소 신경망과 하나의 격의미 해석 신경망으로 구성된다. 의미해소 신경망은 속성생성기에 의해 추출된 의미속성가운데 해당하는 의미속성만을 선택한다. 격의미해석 신경망은 선택된 의미속성을 이용하여 전치사구의 격의미를 결정한다. 제안된 시스템을 Penntree Bank 코퍼스를 토대로 실험한 결과 좋은 결과를 얻었다. 자동으로 추출된 의미속성들을 이용하는 신경망 방법은 영한 기계번역은 물론 자연어 해석의 분야에 큰 기여를 할 것으로 기대된다. Because prepositional phrases in English have structural and semantic ambiguities, the analysis of them has been an important issue in natural language processing. This paper proposes a PP analysis system with a neural network method to resolve problems occurred in English-to-Korean Machine Translation(EKMT). The proposed analysis system determines a proper Korean-style case role for an English PP to select a correct corresponding Korean expression. The Korean-style case roles are the case relations based on Korean expressions with various postpositions. The neural network analysis system uses the semantic features of an input phrase for its input. The semantic feature set is based on the word sense hierarchy built m the WordNet[10]. The semantic features of an input word are automatically extracted by the feature generator. The feature generator uses a mapping table to extract the features of a word from the WordNet. The neural network analysis system consist of two sense disambiguation neural networks and one role determination neural network. The former networks select appropriate semantic features of input words among all ambiguous lexical semantic features suggested by the feature generator. The latter network determines the case role for an PP using the selected semantic features as its input data. We experimented the proposed system with the corpus in Penntree Bank and got a promising result. We believe that the proposed neural network method which uses the automatically extracted semantic features of an input phrase contributes to natural language analysis as well as EKMT.

영한 기계번역에서의 전치사구 처리를 위한 격의미 체계와 의미속성 집합

강원석(WonSeog Kang),서정연(JungYun Seo),김길창(GilChang Kim) 한국정보과학회 언어공학연구회 1994 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1994 No.10

의미의 상하위 정보를 이용한 웹문서 분류시스템

강원석(Wonseog Kang),황도삼(DoSam Hwang),최기선(KeySun Choi) 한국정보과학회 언어공학연구회 1999 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1999 No.10

가중치 부여 휴리스틱을 이용한 개념 기반 문서분류기 TAXON의 개선

강원석(Wonseog Kang),강현규(Hyunkui Kang),김영섬(Youngsum Kim) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ

본 논문에서는 개념을 기반으로 문서의 분류를 하는 확률벡터 모델의 문서분류기 TAXON(Concept-based Text Categorization System)의 개선을 도모한다. TAXON은 한국어 문장을 분석하여 명사를 추출하고 명사의 개념을 시소러스 도구를 통해 획득한 후 이를 벡터화하여 주제와 입력 문서와의 관계성을 검사하는 문서 분류기이다. 본 논문은 문서 분류기 TAXON의 성능을 향상시키기 위하여 확률벡터 계산에 가중치 부여 휴리스틱을 도입한다. 그리고 시소러스 도구를 확장하여 문서 분류의 질을 높인다.

개념 기반 문서 분류를 위한 단어 애매성 해소

강원석(Wonseog Kang),황도삼(DoSam Hwang) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ

문서 분류 시스템은 문서에 나타난 용어나 개념의 출현 정보를 이용한다. 개념 기반 문서 분류는 용어를 사용하지 않고 문서의 단어에 나타난 의미를 이용한다. 단어가 중의성을 가지는 경우 그 뜻을 정확히 가리지 않으면 문서에 출현하지 않은 의미를 이용하게 되므로 문서 분류 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문은 개념 기반 문서분류를 위하여 단어 애매성 해소를 시도하였다. 문서에 출현된 의미 정보를 이용하여 의미들간의 공기정보를 구하고 이를 이용하여 단어의 애매성을 해소하였다. 단어의 의미정보는 시소러스 도구를 통해 획득하고 의미들간의 공기정보는 의미들간의 동시 출현 정보를 획득하여 구축하였다. 본 시스템은 문서 분류 등 자연어처리 분야에 이용할 수 있어 효용가치가 높다.

개념 기반 문서분류기 TAXON의 설계 및 구현

강원석(Wonseog Kang),강현규(Hyunkui Kang),김영섬(Youngsum Kim) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ

본 논문에서는 개념을 기반으로 문서의 분류를 하는 확률벡터 모델의 문서분류기 TAXON(Concept-based Text Categorization System)을 제안한다. TAXON은 한국어 문장을 분석하여 체언을 추출하는 한국어 분석기, 추출된 체언의 개념을 추출하는 시소러스 도구, 주제의 확률벡터와 입력 문서의 확률벡터의 관계성을 구하는 관련도 분석기로 구성된다. TAXON은 실시간 문서분류기로서 입력 문서의 개념을 추출하여 개념 중심의 문서분류를 하는 확장성 있는 시스템이다.

하이브리드 시스템을 이용한 영어 전치사구 구문 해석의 애매성 해소

강원석(WonSeog Kang),서정연(JungYun Seo),김길창(GilChang Kim) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A

영어 해석에서의 전치사구의 구문적 에매성의 문제는 자연어 처리의 중요어 연구 과제 중 하나이다. 본 논문은 그 전치사구의 구문적 에매성의 문제를 해결하는 하이브리드 시스템을 제안한다. 하이브리드 시스템은 하나의 신경망과 의미속성 생성기, 그리고 규칙기초(rule-based)의 제어기로 구성된다. 신경망은 두개의 구문적 부착의 후보에서 부착 가능성이 높은 것을 선택한다. 본 시스템은 신경망의 입력을 위하여 입력단어의 의미속성을 사용한다. 이 의미 속성은 일종의 시소러스인 WordNet을 이용한 의미속성 생성기에 의하여 생성된다. 규칙 기초의 제어기는 그 신경망의 수행을 제어하여 전치사구와 구문적으로 붙을 수 있는 하나의 구문소를 결정한다. 본 시스템의 신경망은 단지 두개의 후보에서 하나를 선택하기 때문에 제어기의 제어를 통하여 여러 개의 후보를 처리한다. 본 시스템의 주요 특징으로는 자동적인 의미속성 생성과 간단한 신경망과 제어기에 의한 가변적 크기의 입력 처리를 들 수 있다.