비지도 학습을 기반으로 한 한국어 부사격의 의미역 결정 = Unsupervised Semantic Role Labeling for Korean Adverbial Case

국문 초록 (Abstract)

말뭉치를 이용하여 통계적으로 의미역 결정(semantic role labeling)을 하기 위해서는, 의미역을 태깅하는 작업이 필수적이다. 그러나 한국어의 경우 의미역이 태깅된 대량의 말뭉치를 구하기 힘들며, 이를 직접 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 비지도 학습의 하나인 self-training 알고리즘을 적용하여, 의미역이 태깅되지 않은 말뭉치로부터 의미역을 결정하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 세종 용언 전자사전의 격틀정보를 이용하여 자동으로 학습 말뭉치를 구축하였으며, 확률 모델을 적용하여 점진적으로 학습하였다. 그 결과, 4개의 부사격 조사에 대해 평균적으로 83.00%의 정확률을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Training a statistical model for semantic role labeling requires a large amount of manually tagged corpus. However, such corpus does not exist for Korean and constructing one from scratch is a very long and tedious job. This paper suggests a modified algorithm of self-training, an unsupervised algorithm, which trains a semantic role labeling model from any raw corpora. For initial training, a small tagged corpus is automatically constructed from case frames in Sejong Electronic Dictionary. Using the corpus, a probabilistic model is trained incrementally, which achieves 83.00% of accuracy in 4 selected adverbial cases.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 기존연구
• 3. 의미역 결정 시스템 구조
• 4. 서술어 - 논항 관계 추출기
• 5. 격틀사전을 이용한 의미역 결정
• 6. 확률 모델을 이용한 의미역 결정
• 7. 비지도 학습을 기반으로 한 의미역 결정
• 8. 실험 및 평가
• 9. 결론
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 "한국어 학습용 어미조사사전" 한국문화사 2001

2 "전자사전에서의 기능동사 구문 처리문제 - 세종 체언사전의 경우" 한국사전학 2004

3 "전자사전 구축과 의미부류 세종 명사 의미부류 체계의 예" 한국사전학 2005

4 "Unsupervised Semantic Role Labelling" 95-102, 2004

5 "The Necessity of Parsing for Predicate Argument Recognition" 239-246, 2002

6 "Semantic role labeling by tagging syntactic chunks" 2004

7 "Semantic Role Chunking Combining Complementary Syntactic Views" 2005

8 "Semantic Analysis in The Mikrokosmos Machine Translation" 1995

9 "Introduction to the CoNLL-2005 Shared Task: Semantic Role Labeling" 2005

10 "Introduction to the CoNLL- 2004 Shared Task: Semantic Role Labeling" 2004

11 "Integration of Case-Frame Dictionary into Machine Learning Techniques for Semantic Role Assignment of Korean Adverbial Cases" 2006

12 "Generalized Inference with Multiple Semantic Role Labeling Systems" 2005

13 "Exploiting a Verb Lexicon in Automatic Semantic Role Labelling" 2005

14 "Determination of Thematic Roles according to Syntactic Relations Using Rules and Statistical Models" 2002

15 "Decision Tree Based Disambiguation of Semantic Roles for Korean Adverbial Postposition" E86-D (E86-D): 2003

16 "Combining Labeled and Unlabeled Data with Co-training" 92-100, 1998

17 "Co-training and Self-training for Word Sense Disambiguation" 33-40, 2004

18 "Calibrating Features for Semantic Role Labeling" 2004

19 "Bootstrapping for Text Learning Tasks" 52-63, 1999

20 "Bootstrapping POS tagger using Unlabelled Data" 49-55, 2003

21 "Bootstrapping" 360-357, 2002

22 "Automatic Semantic Role Labeling" 2006

23 "Automatic Labeling of Semantic Roles" 2000

24 "Automatic Labeling of Semantic Roles" 28 (28): 245-288, 2002

25 "Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training" 86-93, 2000

26 "A typology of ontology-based semantic measures" 2005

27 "A Method of Case Structure Analysis for Japanese Based on Examples in Case Frame Dictionary" 227-239, 1994

28 "A Joint Model for Semantic Role Labeling" 2005

29 "A Comparison Of Efficacy And Assumptions Of Bootstrapping Algorithms For Training Information Extraction Systems" 2002

30 "21세기 세종계획 전자사전 개발 연구보고서" 국립국어원 62-66, 2005