시스템 개발에 있어서 요구문서(requirements document)를 생성하고 정형 명세를 작성하는 것은 요구 분석 전문가와 명세 전문가에 의해 수행되고 있다. 만약 요구문서 생성과 정형 명세 작성 과정을 자동화 한다면 시스템 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있고, 또한 전문가 사이의 잘못된 이해로 인한 오류를 줄일 수 있다. 대명사는 인칭대명사와 지시대명사로 분류될 수 있다. 일반적으로 요구문서의 특성상 인칭대명사는 사용되지 않기 때문에 본 논문은 지시대명사의 지시어 결정에 초점을 두고 있다. 지시대명사를 포함하는 요구문서에서 자연어처리 기법을 통해 정형화된 요구사항을 자동으로 추출하기 위해서는 대명사의 지시어 결정이 매우 중요하다. 본 연구의 최종 목표는 자연어 처리 기법을 통하여 자연어 요구문서로부터 시스템 개발에 필요한 정형 명세를 자동으로 생성하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 선행연구를 기반으로 한국어로 기술된 자연어 요구문서에서 대명사에 대한 지시어를 결정하는 조응어 해소(anaphora resolution) 시스템을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해 조응어 해소를 위한 경험 규칙을 정의하고, 이를 통해 10개의 요구문서에 대해 실험한 결과 평균 재현율 92.45%, 정확률 69.68%의 성능을 보였다.
시스템 개발에 있어서 요구문서(requirements document)를 생성하고 정형 명세를 작성하는 것은 요구 분석 전문가와 명세 전문가에 의해 수행되고 있다. 만약 요구문서 생성과 정형 명세 작성 과정을 자동화 한다면 시스템 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있고, 또한 전문가 사이의 잘못된 이해로 인한 오류를 줄일 수 있다. 대명사는 인칭대명사와 지시대명사로 분류될 수 있다. 일반적으로 요구문서의 특성상 인칭대명사는 사용되지 않기 때문에 본 논문은 지시대명사의 지시어 결정에 초점을 두고 있다. 지시대명사를 포함하는 요구문서에서 자연어처리 기법을 통해 정형화된 요구사항을 자동으로 추출하기 위해서는 대명사의 지시어 결정이 매우 중요하다. 본 연구의 최종 목표는 자연어 처리 기법을 통하여 자연어 요구문서로부터 시스템 개발에 필요한 정형 명세를 자동으로 생성하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 선행연구를 기반으로 한국어로 기술된 자연어 요구문서에서 대명사에 대한 지시어를 결정하는 조응어 해소(anaphora resolution) 시스템을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해 조응어 해소를 위한 경험 규칙을 정의하고, 이를 통해 10개의 요구문서에 대해 실험한 결과 평균 재현율 92.45%, 정확률 69.68%의 성능을 보였다.
When a system is developed, requirements document is generated by requirement analysts and then translated to formal specifications by specifiers. If a formal specification can be generated automatically from a natural language requirements document, system development cost and system fault from exp...
When a system is developed, requirements document is generated by requirement analysts and then translated to formal specifications by specifiers. If a formal specification can be generated automatically from a natural language requirements document, system development cost and system fault from experts' misunderstanding will be decreased. A pronoun can be classified in personal and demonstrative pronoun. In the characteristics of requirements document, the personal pronouns are almost not occurred, so we focused on the decision of antecedent for a demonstrative pronoun. For the higher accuracy in analysis of requirements document automatically, finding antecedent of demonstrative pronoun is very important for elicitation of formal requirements automatically from natural language requirements document via natural language processing. The final goal of this research is to automatically generate formal specifications from natural language requirements document. For this, this paper, based on previous research [3], proposes an anaphora resolution system to decide antecedent of pronoun using natural language processing from natural language requirements document in Korean. This paper proposes heuristic rules for the system implementation. By experiments, we got 92.45%, 69.98% as recall and precision respectively with ten requirements documents.
When a system is developed, requirements document is generated by requirement analysts and then translated to formal specifications by specifiers. If a formal specification can be generated automatically from a natural language requirements document, system development cost and system fault from experts' misunderstanding will be decreased. A pronoun can be classified in personal and demonstrative pronoun. In the characteristics of requirements document, the personal pronouns are almost not occurred, so we focused on the decision of antecedent for a demonstrative pronoun. For the higher accuracy in analysis of requirements document automatically, finding antecedent of demonstrative pronoun is very important for elicitation of formal requirements automatically from natural language requirements document via natural language processing. The final goal of this research is to automatically generate formal specifications from natural language requirements document. For this, this paper, based on previous research [3], proposes an anaphora resolution system to decide antecedent of pronoun using natural language processing from natural language requirements document in Korean. This paper proposes heuristic rules for the system implementation. By experiments, we got 92.45%, 69.98% as recall and precision respectively with ten requirements documents.
일반적인 대용 현상은 말의 경제성에 따라 문장의 구성 요소인 선행어가 먼저 등장하고 이후에 대용어(조응어)가 대치되어 사용되는 순행 대응을 뜻한다[1]. 이러한 대용 현 상의 처리는 기계번역, 질의응답, 문서분류 및 요약, 정보검색 등 자연어 처리 시스템에서 필수적으로 요구된다.
대용 현 상의 처리는 어디에서 필수적으로 요구되는가?
일반적인 대용 현상은 말의 경제성에 따라 문장의 구성 요소인 선행어가 먼저 등장하고 이후에 대용어(조응어)가 대치되어 사용되는 순행 대응을 뜻한다[1]. 이러한 대용 현 상의 처리는 기계번역, 질의응답, 문서분류 및 요약, 정보검색 등 자연어 처리 시스템에서 필수적으로 요구된다. 그러나 요구문서에 있어서는 그 특성상, 인칭대명사는 거의 사용되지 않는다.
조응어 해소 시스템의 성능 결과는 어떠한가?
본 연구의 실험 결과 전체 평균 재현율은 92.45%, 정확 률은 69.68%의 성능을 보였다. 의 실험 결과에서 정 확률이 현저히 떨어지는 경우의 원인은 크게 세 가지를 들 수 있다.
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