Sentence Type Identification in Korean Applications to Korean-Sign Language Translation and Korean Speech Synthesis

한국어 문장 유형의 자동 분류 한국어-수화 변환 및 한국어 음성 합성에의 응용

This paper proposes a method of automatically identifying sentence types in Korean and improving naturalness in sign language generation and speech synthesis using the identified sentence type information. In Korean, sentences are usually categorized into five types: declarative, imperative, propositive, interrogative, and exclamatory. However, it is also known that these types are quite ambiguous to identify in dialogues. In this paper, we present additional morphological and syntactic clues for the sentence type and propose a rule-based procedure for identifying the sentence type using these clues. The experimental results show that our method gives a reasonable performance. We also describe how the sentence type is used to generate non-manual signals in Korean-Korean sign language translation and appropriate intonation in Korean speech synthesis. Since the method of using sentence type information in speech synthesis and sign language generation is not much studied previously, it is anticipated that our method will contribute to research on generating more natural speech and sign language expressions.

본 논문에서는 한국어 문장 유형을 자동으로 분류하는 방법을 제안하고 한국어-수화 변환과 한국어 음성 합성 분야에서 문장 유형 정보가 자연스러운 수화 표현과 음성 표현을 생성하는데 이용되는 과정을 보인다. 한국어에서 문장 유형은 크게 평서문, 명령문, 청유문, 의문문, 감탄문의 다섯 가지로 분류되는데, 기존의 방법으로는 대화체 문장에서 동일한 문장이 여러 가지 유형으로 해석되는 중의성의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 문장 내에서 형태소 및 구문단위의 다양한 단서들을 활용하여 이를 해결하는 방법을 제안하며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 문장 유형 분류 시스템이 만족할 만한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이를 이용하여 한국어-수화 변환 시스템에서 문장 유형에 따라 수화의 비수지신호가 다르게 표현되는 현상을 처리하는 과정과 한국어 음성 합성 시스템에서 문장 유형에 따라 문장의 문미 억양이 변하는 현상을 처리하는 과정을 제시한다. 문장 유형 정보를 음성 합성과 수화 자동 생성에 이용하는 것은 기존에는 연구되지 않았던 방법으로, 좀 더 자연스러운 음성과 수화 표현을 생성하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.