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의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제로, 기계학습에 의한 의미역을 부착하기 위해서는 의미역 부착 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서 격틀 사전을 사용하여 각 서술어의 논항의 의미역을 제한하여 작업자가 빠르게 의미역 말뭉치를 구축할 수 있도록 하는 의미역 반자동 부착 도구(UTagger-SR)를 개발하였다.

의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제로, 기계학습에 의한 의미역을 부착하기 위해서는 의미역 부착 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서 격틀 사전을 사용하여 각 서술어의 논항의 의미역을 제한하여 작업자가 빠르게 의미역 말뭉치를 구축할 수 있도록 하는 의미역 반자동 부착 도구(UTagger-SR)를 개발하였다.

AI 본문요약

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• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 국립국어원 표준국어대사전을 기반으로 구축한 격틀 사전을 사용하여 서술어의 필수 논항의 의미역을 제한하여 작업자가 빠르게 의미역 말뭉치를 구축할 수 있도록 하는 반자동 태깅 도구를 개발하여 사용하였다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
• 본 논문에서는 국립국어원 표준국어대사전을 기반으로 구축한 격틀 사전을 사용하여 서술어의 필수 논항의 의미역을 제한하여 의미역 부착 작업을 반자동으로 할 수 있는 도구를 제안한다.

제안 방법

• 본 논문에서 의미역 결정을 하기 위해 사용한 말뭉치는 31개의 세종 구문분석 말뭉치 중 세종 형태의미 말뭉치에 포함된 21개의 파일을 사용하였다. 의존관계를 구축하기 위해서 서강대 SKA[5]를 수정하여 구구조트리를 의존구조트리로 변형하였다. [그림 1]과 같이 형태의미 분석 결과와 함께 의존관계를 나타내므로 문장에서 의미역을 부착하기 위한 논항을 쉽게 파악할 수 있다.
• 의미역 부착 작업을 세종 말뭉치 파일을 편집하여 직접 할 수도 있지만 파일 형식을 숙지해야 하고 모든 작업을 수동으로 해야 한다. 본 논문에서 구축한 도구에서는 의미역 부착 작업을 편리하게 하고 실수를 줄이도록 해준다.
• 본 논문에서 만든 의미역 반자동 부착 도구는 작업자가 각 어절-서술어에 정확한 의미역을 빠르게 부착할 수 있도록 서술어로 쓰인 단어의 뜻과 용례, 용법 및 예문을 보여주는 것과 함께 격틀을 제공하여 해당 어절-서술어에 올 수 있는 의미역에 해당하는 버튼만 활성화할 수 있도록 한다.
• 화면 왼쪽 부분은 현재 문장에 의미역을 부착하는 부분으로,<의미역부착>탭에서 의미역 부착을 한다. <의미역부착> 탭에 있는 어절은 원문을 UTagger-DP를 사용하여 형태의미 분석, 의존관계 분석을 한 결과이며, 원본파일에 형태의미 분석 및 의존 관계 분석 결과가 있으면 비교하여 원본 파일과 UTagger-DP를 사용한 결과가 다른 경우에는 연한 분홍색으로, UTagger-DP로 분석한 결과가 추측한 결과이면 연한 노랑색으로 표시하여 작업자가 의미역 부착 작업을 하기 전에 형태의미 분석, 의존관계 분석 결과가 정확한지 확인하고 나서 작업할 수 있도록 하였다. <형태소·의존관계> 탭에서는 형태의미 분석과 의존관계 분석 결과를 확인할 수 있도록 되어 있다.
• 본 의미역 반자동 부착 도구를 사용하여 세종 말뭉치 31개 중에서 어깨번호가 붙어 있는 21개의 말뭉치를 대상으로 의미역 말뭉치(이하 UCorpus-SR)를 구축하였다. UCorpus-SR 말뭉치 파일에서 의미역이 부착된 서술어와 각 의미역은 아래 [표 1]과 같다.

대상 데이터

• 본 논문에서 의미역 결정을 하기 위해 사용한 말뭉치는 31개의 세종 구문분석 말뭉치 중 세종 형태의미 말뭉치에 포함된 21개의 파일을 사용하였다. 의존관계를 구축하기 위해서 서강대 SKA[5]를 수정하여 구구조트리를 의존구조트리로 변형하였다.

후속연구

• 향후 기 구축한 UCorpus-SR을 학습하여, 필수논항이 아닌 어절의 의미역을 결정하는 방법을 연구할 예정이다.

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