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[국내논문] 한국어 생략어복원 가이드라인
Korean Zero Anaphora Resolution Guidelines 원문보기

한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회, 2017 Oct. 13, 2017년, pp.213 - 219  

류지희 (한국전자통신연구원 언어지능연구그룹) ,  임준호 (한국전자통신연구원 언어지능연구그룹) ,  임수종 (한국전자통신연구원 언어지능연구그룹) ,  김현기 (한국전자통신연구원 언어지능연구그룹)

초록
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말과 글에서 유추가 가능한 정보에 대해서는 사람들이 일반적으로 생략해서 표현하는 경우를 볼 수 있다. 사람들은 생략된 정보를 문맥적으로 유추하여 이해하는 것이 어렵지 않지만, 컴퓨터의 경우 생략된 정보를 고려하지 못해 주어진 정보를 완전하게 이해하지 못하는 문제를 낳게 된다. 우리는 이러한 문제를 생략어복원을 통해 해결할 수 있다고 여기면서 본 논문을 통해 한국어 생략어복원에 대해 정의하고 기술 개발에 필요한 말뭉치 구축 시의 생략어복원 대상 및 태깅 사례를 포함하는 가이드라인을 제안한다. 또한 본 가이드라인에 의한 말뭉치 구축 및 기술 개발을 통해서 엑소브레인과 같은 한국어 질의응답 시스템의 품질 향상에 기여하는 것이 본 연구의 궁극적인 목적이다.

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
생략어복원을 한 결과는 어떠한가? 이러한 생략어를 복원시킨 결과는 텍스트 상에서 이전에 언급되었거나 암묵적으로 표현된 정보를 찾아주어 텍스트의 의미를 보다 명확하게 이해하게 해주고, 담화나 문서 내에서 언급하는 대상에 대한 정보를 일관성 있게 유지하게 해준다. 따라서 생략어복원 문제의 해결은 문서에서 등장하는 개체와 그에 대한 정보를 이해하는데 상당히 중요한 역할을 하며 정보 검색, 정보 추출, 질의응답, 문서 요약, 기계 번역 등에서 유용하게 사용될 수 있다.
생략어복원은 무엇인가여? 축약되었거나생략된 표현은 대용어(anaphora: 조응어 또는 조응대용어)로 나타날 수 있고, 컴퓨터가 이것을 명확하기 인식하기 위하여 대용어 해결(anaphora resolution)이라는 자연어처리 문제로 정의하여 다루고 있다[1]. 생략어복원(zero anaphora resolution)은 어떠한 동사 표현 어구나 명사 표현 어구에서 일부 문장 성분이 미리 나타나 유추가 가능하거나 암묵적으로 알고 있기에 문장 내에서 생략된 해당 성분을 찾아 복원해주는 문제이다. 본 논문에서는 생략된 문장 성분을 생략어(zero anaphora: 생략된 대용어 또는 무형대용어)라 하고, 생략된 문장 성분이 종속되는 대상을 지배소(head)라 하고, 생략어가 복원되어야할 원래 표현을 선행어(antecedent)라고 한다.
축약되었거나생략된 표현은 어떻게 정의하여 다루고 있는가? 우리의 일상 언어 사용에서 경제성의 원리가 작용되어 청자가 알고 있는 것이나 충분히 유추가 가능한 정보는 축약하거나 생략하여 표현하는 경우가 있다. 축약되었거나생략된 표현은 대용어(anaphora: 조응어 또는 조응대용어)로 나타날 수 있고, 컴퓨터가 이것을 명확하기 인식하기 위하여 대용어 해결(anaphora resolution)이라는 자연어처리 문제로 정의하여 다루고 있다[1]. 생략어복원(zero anaphora resolution)은 어떠한 동사 표현 어구나 명사 표현 어구에서 일부 문장 성분이 미리 나타나 유추가 가능하거나 암묵적으로 알고 있기에 문장 내에서 생략된 해당 성분을 찾아 복원해주는 문제이다.
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