한국어 구문분석의 효율성을 개선하기 위한 구문제약규칙의 학습 = Learning Syntactic Constraints for Improving the Efficiency of Korean Parsing

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we observe various syntactic information for Korean parsing and propose a method to learn constraints and improve the efficiency of a parsing model by using the constraints. The proposed method has the following three characteristics. First, it improves the parsing efficiency since we use constraints that can prevent the parser from generating unsuitable candidates. Second, it is robust on a given Korean sentence because the attributes for the constraints are selected based on the syntactic and lexical idiosyncrasy of Korean. Third, it is easy to acquire constraints automatically from a treebank by using a decision tree learning algorithm. The experimental results show that the parser using acquired constraints can reduce the number of overgenerated candidates up to 1/2∼1/3 of candidates and it runs 2∼3 times faster than the one without any constraints.

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 한국어 구문분석에 적합한 다양한 구문정보에 대해 살펴보고, 이를 바탕으로 학습한 제약규칙을 이용하여 구문분석모델의 효율성을 개선시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 제약규칙을 이용하여 불필요한 중간결과물의 생성을 제약하므로, 구문분석의 효율성이 향상된다. 둘째, 제약규칙의 학습에 이용되는 구문정보가 한국어의 특성을 적절히 반영하고 있으므로, 한국어 문장에 대해 비교적 견고하게 분석할 수 있다. 셋째, 제약규칙은 결정트리 학습알고리즘에 의해 말뭉치에서 자동으로 학습되므로, 제약규칙의 획득이 용이하다. 제약규칙을 이용하여 실험한 결과 구문분석모델의 과생성이 1/2∼1/3로 줄고 처리속도가 2∼3배 빨라졌다.