우선 , 영어 와 달리 한국어 나 일본어 문장 의 경우 용언 의 필수 격 을 채우 는 명사구 나 주어 가 생략 되 는 무 형대 용어 현상 이 빈번 하 다 . 특히 백과사전 이나 위키피디아 의 문서 에서 표제어 로 채울 수 있 는 격 의 경우 그 격 이 문장 에서 더 쉽 게 생략 된다 . 정보 검색 , 질 의 응답 시스템 등 주요 지능 형 응용 시스템 들 은 백과사전 류 의 문서 에서 주요 한 정보 를 추출 하 여 수집 하 여야 한다 . 이때 , 대 용어 현상 이 란 문맥 ( context ) 으로부터 유추 가 가능 한 문장 성분 을 대 용어 ( anaphor ) 로 대치 하 는 현상 을 말 한다 . 대치 된 원래 의 문장 성분 을 선 행어 ( antecedent ) 라 부르 는데 , 예 를 들 어 , " "" 철수 는 학교 에 갔 다 . 가 는 도중 그 는 영희 를 만났 다 "" 의 문장 과 "," "" 철수 는 학교 에 갔 다 . 가 는 도중 영희 를 만났 다 "" 를 보 면 "," 전자 의 경우 대 용어 "" 그 는 "" 의 선 행어 는 앞 문장 의 "" 철수 는 "" 이 다 . 대 용어 의 선 행어 를 찾 아 내 는 작업 을 "" 대 용어 해결 ( anaphora resolution ) "" 또는 복원 이 라 부르 는데 ", 영어 와 달리 한국어 나 일본어 의 경우 대 용어 가 생략 될 수 도 있 는데 , " 이 를 무 형대 용어 ( zero anaphor ; ZA ) 라 부른다 . 후자 의 문장 에서 는 "" 그 는 "" 이 생략 되 어 무 형대 용어 가 발생 하 였 다 . 이렇게 ", 무 형대 용어 해결 이란 생략 된 원래 의 문장 성분 을 알 아 내 어 복원 하 는 작업 으로써 , " 전자 의 경우 에 는 이 에 대한 선행 어인 "" 철수 는 "" 을 찾 아야 하 고 "," 후자 의 경우 에 는 생략 된 "" 그 는 "" 을 복원 해야 한다 . "