구문 분석 (Syntactic Analysis)

관련 포스트자연어 처리언어 모델

#개념

구문 분석(Syntactic Parsing)은 문장을 구성하는 단어들의 관계와 문법적 구조를 식별하여 구성 요소 간의 계층 구조(tree structure) 또는 의존 관계(dependencies)를 도출하는 자연어 처리(NLP) 기술이다. 이 과정은 문장에서 "어떤 단어가 어떤 역할을 하는가?", "어떤 단어가 무엇을 수식하는가?"와 같은 질문에 답하며, 상위 작업인 의미 분석(semantic parsing), 질의응답(QA), 정보 추출(IE) 등의 기반이 된다.

구문 분석은 크게 구성구조 구문 분석(Constituency Parsing)과 의존 구문 분석(Dependency Parsing)으로 나뉜다. 구성구조 분석은 문장을 구(Phrase) 단위로 분리하여 문장을 트리 형태로 구조화하고, 의존 구문 분석은 단어들 간의 수식 관계를 중심으로 의존성을 나타내는 그래프 형태의 결과를 생성한다.

전통적 구문 분석 방식은 CFG(Context-Free Grammar), PCFG(Probabilistic CFG), CYK 파서, Earley 파서, 전이 기반 파서(transition-based parser) 등이 있다. 그러나 이러한 방식은 복잡한 문장 구조, 비문법적 입력, 언어적 다양성에서 제약을 가진다. 이를 개선하기 위해 등장한 딥러닝 기반 모델은 단어 임베딩과 문맥 표현을 활용해 높은 일반화 성능을 달성한다.

대표적인 딥러닝 기반 모델

BiLSTM 기반 의존 파서: 단어 임베딩과 양방향 LSTM을 사용해 전이 기반/그래프 기반 구조를 학습한다.
Biaffine Parser (Dozat & Manning): 그래프 기반 의존 파서로 높은 정확도를 제공하며 다양한 언어에 적용된다.
Transformer 기반 파서: BERT·RoBERTa 등 사전학습 언어모델을 활용하여 파싱 정확도를 크게 향상시킨 구조.
Seq2Seq 기반 Parsing: 파싱 트리를 문자열로 변환해 생성하는 방식으로, 비정형 문장 처리에 유연하다.

구문 분석은 검색 시스템, 챗봇·질의응답 시스템, 기계 번역, 정보 추출 등에서 문장 구조 이해를 위해 사용되며, 법률·의학 등 전문 분야에서는 복잡한 문장을 정밀히 해석하는 데 활용된다. 또한 대규모 언어모델(LLM)의 등장 이후 파싱 작업은 모델의 사전학습 및 파인튜닝 데이터 구성에도 활용되며, 문장 생성 품질 평가 지표로 응용되기도 한다.

구문 분석의 주요 난제는 언어별 문법 다양성, 모호성(ambiguity), 구두점 및 비정형 문장 처리, 장거리 의존성(long-distance dependency) 처리 어려움 등이 있다. 이를 해결하기 위해 Transformer + 파서 구조, 멀티태스크 학습, 지식 증류, tree-structured 모델, LLM 기반 zero-shot parsing 등이 활용되고 있다.