[논문]입력 문장 특성을 이용한 의존 구조 분석기 통합

이지민; 정상근; 이청재; 이진식; 이근배

[국내논문] 입력 문장 특성을 이용한 의존 구조 분석기 통합
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이지민 (포항공과대학교 컴퓨터공학과) , 정상근 (포항공과대학교 컴퓨터공학과) , 이청재 (포항공과대학교 컴퓨터공학과) , 이진식 (포항공과대학교 컴퓨터공학과) , 이근배 (포항공과대학교 컴퓨터공학과)

의존 구조 분석의 중요성이 커지면서 의존 구문 분석에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 이와 함께 기존의 의존 구조 분석기를 통합하려는 연구도 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 여러 개의 구문 분석 결과들로부터 새로운 구문 분석 결과를 만들어 내는 기존 연구들과는 다르게, 입력문장의 특성을 사용해서 사용할 의존 구조 분석기를 미리 선택하는 새로운 의존 구조 분석기 통합 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기계학습과 규칙을 함께 사용하는 하이브리드 형태로 의존 구조 분석기를 선택하는 방법을 설명하고, 이 방법을 두 쌍의 의존 구조 분석기 통합에 적용하고 성능 향상이 있었음을 보인다.

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문제 정의

본 논문에서는 의존 구조 분석기를 통합하는 새로운 방법론을 제안했다.
본 논문에서는 이런 기존의 통합 방법론과는 다르게 입력문장의 특성을 이용해서 입력 문장을 가장 잘 분석할 수 있는 의존 구조 분석기를 선택하고, 그 의존 구조 분석기의 결과를 최종 결과로 사용하는 새로운 통합 방법론을 제안한다.

제안 방법

본 논문이 제안하는 시스템은 입력 문장을 보고 어떤 의존 구조 분석기를 사용할지 고르고, 그 의존 구조 분석기의 결과를 최종 결과로 사용하는 방법이다.
본 논문에서 제안한 시스템은 입력 문장의 특성을 보고, 그 문장에 대해서 의존 구조 분석을 더 잘 할 수 있는 의존 구조 분석기를 선택해서, 그 의존 구조 분석기의 결과를 최종 결과로 사용한다.의존 구조 분석기를 선택해 주는 문장 분배기를 만들기 위해서 통계 시스템에 기반한 분류기와 이를 보충하기 위한 규칙을 사용하는 하이브리드 모델을 제안했다.
이 실험에서는 오류 분석 결과 문장의 길이가 길어질수록 분류기의 성능이 떨어지는 점에서 착안해서, 특정 길이 l까지는 분류기를 사용하고 그 이상부터는 규칙을 사용한다.

대상 데이터

의존 구조 분석기 훈련에는 02-21섹션(40,088문장)을 사용했고, 의존 구조 분석기 테스트에는 23섹션(2155문장)을, 분류기 훈련에는, 00, 01, 22, 24, 25섹션(5663문장)을 사용했다.
의존 구조 분석기 훈련에는 8,000문장, 의존 구조 분석기 테스트에는 5,000문장, 분류기 훈련에는 9,000문장을 사용했다.
본 논문에서 실험 대상으로 삼은 의존 구조 분석기는 스택기반[4]과 Malt[5]이다.
실험은 세종 구문 분석 말뭉치를 의존 구조로 변환한 말뭉치를 대상으로 했다. 의존 구조 분석기 훈련에는 8,000문장, 의존 구조 분석기 테스트에는 5,000문장, 분류기 훈련에는 9,000문장을 사용했다.
실험은 Penn Treebank의 Wall Street Journal 부분을 대상으로 했다.
영어는 MST[3]와 Malt[5]를 통합 대상으로 했다.

이론/모형

실험 결과 및 분류기 훈련을 위한 성능 측정에는 LAS(Labeled Attachment Score)를 사용했고, 측정하는 방법은 다음과 같다.

성능/효과

또한 본 논문에서 제안하는 방법론을 두 쌍의 의존 구조 분석 알고리즘에 적용해 보임으로써 제안 방법이 특정 알고리즘이 아닌 다양한 알고리즘에 적용 가능함을 보였다.
제안 시스템은 성능의 향상 뿐 아니라, 여러 번 의존 구조 분석을 해야 했던 기존 통합 방법론의 단점을 극복해서 속도 측면에서도 이점을 가진다.
제안 시스템의 결과 토너먼트 모델에 대해서는 +0.51%, 스택기반에 대해서는 +0.63%의 성능이 향상 됐다.
제안 시스템의 결과 Malt에 대해서는 +0.37%, MST에 대해서는 +1.30%의 성능 향상이 있었다.

후속연구

이 외에도 추가적인 방법을 통해서 문장 분배기의 성능이 향상 된다면 속도와 성능을 동시에 만족시키는 통합 시스템이 되리라 생각한다.
추가적으로 문장 분배기의 성능을 높이는 연구를 계속해서 할 수 있다. 문장 분배기의 성능을 높이기 위해서는 다음과 같은 방법을 생각해 볼 수 있다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

구문 분석은 무엇인가?

구문 분석이란 문장의 구성 요소들이 어떠한 문법적 관계를 가지고 있는지 분석하는 일이다. 문법적 관계를 표현하기 위해서 구 구조 문법과 의존 구조 문법을 주로 사용한다.

그래프 기반 의존 구조 분석은 어떤 방법인가?

그래프 기반 의존 구조 분석은 의존 구조 트리의 각 간선에 점수를 부여하고, 가능한 모든 트리 중에서 트리 전체의 점수가 가장 큰 트리를 찾는 방법이다. 즉, 입력 문장 x와, x로부터 만들 수 있는 모든 의존 구조 트리 y∈G(x) 중, 트리 전체의 점수 S(y)를 최대로 만드는 트리 y를 찾는 문제다.

여러 개의 의존 구조 분석 결과로부터 새로운 의존 구조 분석 결과를 만드는 기존 의존 구조 분석기를 통합하는 방법은 어떤 단점을 지니는가?

기존의 의존 구조 분석기를 통합하는 방법들은 약간씩의 차이는 있지만, 모두 여러 개의 의존 구조 분석 결과로부터 새로운 의존 구조 분석 결과를 만들어내는 방식으로 분류 할 수 있다. 이런 방식은 N개의 구문 분석기를 통합하려고 할 때 최소 N번의 구문 문석을 해야 한다는 속도상의 단점이 있다.

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