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최선화(SeonHwa Choi),박혁로(Hyukro Park) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리, 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결합 형태로 구성되고 임의 구성성분 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1,101개의 의존문법을 획득했고, 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.