Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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v.1
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pp.119-139
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1999
일상어는 한 사회의 모든 구성원이 쉽게 이해할 수 있고 사회생활에서 아무런 어려움이 없이 상호간에 의사소통을 할 수 있는 언어의 표현 수단이다. 이에 반하여 학술어는 각각의 전문분야에서 사용되고 있는 언어의 한 형태이다. 학술적 텍스트에서 나타나는 일반적인 특징은 글이 객관적이면서도 명확하게 기술된다는 점이다. 일반독자는 자주 사용되는 전문어휘를 통하여 학술적 텍스트를 가장 쉽게 인식할 수 있으며, 또한 텍스트의 구성에 있어서도 학술적 텍스트가 일반 텍스트와 다르다는 사실을 알 수 있다. 이 외에도 독일어에서는 일정한 문법적 현상들이 학술적 전문어의 요소로서 사용되고 있다. 예를 들면 삼인칭 단수, 부사구, 명사화 경향, 기능동사구의 선호, 수동구문 등등이 있다. 일반적으로 학술적 전문어에 자주 사용되고 있는 문법적 요소 중의 하나가 수동구문이다. 학술어의 요소로서 수동구문이 갖는 언어적 기능은 다음과 같다: 1. 수동구문에서는 일반적으로 행위자가 언급되지 않음으로써 사실이 객관적으로 표현되며, 동시에 행위자의 억제는 언어의 경제성에 기여한다. 2. 경우에 따라서 행위자가 표현될 때, 직접적인 행위의 주체를 나타내는 von-전치사구 혹은 매개체나 원인을 표현하는 durch-전치사구를 통하여 사건을 정확하게 기술할 수 있다. 3. 테마-레마 구조와 관련하여 살펴보면 문장구성 혹은 문장연결을 위한 표현수단으로도 수동구문은 활용된다. 4. 수동구문을 사용함으로써 문체상의 단조롭고 획일적인 점을 회피할 수도 있다. 본 논문은 이와 같이 수동구문이 지니고 있는 언어적 기능을 살펴봄으로써 학술적 전문어의 특징과 전문어를 이해하는데 기여한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.249-254
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1999
자연어 분석에서 발생하는 가장 큰 문제점은 분석의 각 단계에서 필요 이상의 모호성이 발생하는 것이다. 이러한 모호성은 각각의 분석 단계에서는 반드시 필요한 결과일 수 있지만 다음 단계의 관점에서는 불필요하게 과생성된 자료로 볼 수 있다. 특히 한국어 형태소 분석 단계는 주어진 문장에 대해 최소의 의미를 가지는 형태소로 분석하기 때문에 과생성된 결과를 많이 만들어 내는데, 이들 대부분이 보조용언이나 의존 명사를 포함하는 형태소열에서 발생한다. 품사 태깅된 코퍼스에서 높은 빈도를 나타내는 형태소들을 분석해 보면 주위의 형태소와 강한 결합 관계를 가지는 것을 발견할 수 있다. 이러한 형태소는 대부분 자립성이 없는 기능형태소로서, 개개의 형태소가 가지는 의미의 합으로 표현되기보다는 문장내에서 하나의 구문 단위로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 이 형태소 열을 구문 형태소로 정의하고, 필요한 경우 일반 형태소 해석의 결과를 구문 형태소 단위로 결합하고 이를 바탕으로 구문 해석을 하는 방법을 제안한다. 구문 형태소 단위를 이용하여 구문해석을 수행함으로써, 형태소 해석 결과의 축소를 통해 불필요한 구문 해석 곁과를 배제할 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.128-134
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1999
기계번역이나 정보검색 등에 적용되는 자연언어처리기술에 있어서 구문분석은 매우 중요한 위치를 차지한다. 하지만, 문장의 길이가 증가함에 따라 구문분석의 복잡도는 크게 증가하게 된다. 이를 해결하기 위한 많은 노력 중에서 전처리기의 지원을 통해 구문분석기의 부담을 줄이려는 방법이 있다. 본 논문에서는 구문분석의 애매성과 복잡성을 감소시키기 위해 유한상태 변환기 (Finite-State-Transducer FSI)를 이용한 전처리기를 제안한다. 유한상태 변환기는 사전표현, 단어분할, 품사태깅 등에 널리 사용되어 왔는데, 본 논문에서는 유한상태 변환기를 이용하여 형태소 분석된 문장에서 시간표현 등의 제한된 표현들을 구문요소화하는 전처리기를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 기계번역기에서의 구문분석기 뿐만 아니라 변환지식의 모듈화를 지원하기 위해 유한상태 변환기를 이용하여 시간표현 등의 부분적인 표현들을 번역하는 방법을 제안한다. 또한 유한상태 변환기의 편리한 작성을 위하여 유한상태 변환기 작성 지원도구를 구현하였다. 본 논문에서는 전처리기의 적용을 통해 구문분석기의 부담을 덜어 주며 기계번역기의 변환부분의 일부를 성공적으로 담당할 수 있음을 보여 준다.
One of the most important problems in syntactic analysis is syntactic ambiguities. This paper proposes a parsing system and this system can reduce syntactic ambiguities by using segmentation method and argument information method. The proposed system uses morphemes for the input of syntax analysis system, and syntactic analysis system generates all possible parse trees from the given morphemes. Therefore, this system generates many syntactic ambiguity problems. We use three methods to solve these problems. First is disambiguation method in morphological analysis, second is segmentation method in syntactic analysis processing, and the last method is using argument information. Using these three methods, we can reduce many ambiguities in Korean syntactic analysis. In our experiment, our approach decreases about 53% of syntactic ambiguities.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.21
no.6
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pp.83-92
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2018
The subjective question is appropriate for evaluation of deep thinking, but it is not easy to score. Since, regardless of same scoring criterion, the graders are able to produce different scores, we need the objective automatic evaluation system. However, the system has the problem of Korean analysis and comparison. This paper suggests the Korean syntactic analysis and subjective grading system using the syntactic-semantic tree comparator. This system is the hybrid grading system of word based and syntactic-semantic tree based grading. This system grades the answers on the subjective question using the syntactic-semantic comparator. This proposed system has the good result. This system will be utilized in Korean syntactic-semantic analysis, subjective question grading, and document classification.
Syntactic analysis is an important step in natural language processing. However, we cannot use the syntactic analyzer in Korean for low performance and without robustness. We propose new robust, high speed and high performance Korean syntactic analyzer using CRFs. We treat a parsing problem as a labeling problem. We use a cascaded chunking for Korean parsing. We label syntactic information to each Eojeol at each step using CRFs. CRFs use part-of-speech tag and Eojeol syntactic tag features. Our experimental results using 10-fold cross validation show significant improvement in the robustness, speed and performance of long Korea sentences.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.276-279
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2019
의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.
The author, after introducing the concept of de re belief and discussing de re/de dicto ambiguity in belief context and modal context, concludes that modal sentences of Korean language does not show any distinctive traits against English. He, after discussing this ambiguity in negative sentence a la Russell, tries to show that Korean provides two way of negation construction, one of which corresponds to de re negation (primary occurrence in Russell's terms). De re reading makes referentially transparent context, thus permits substitutions of identicals salva veritate; De dicto reading does not. Korean ending 'rago', used with quotation verbs, speech act verbs and cognitive attitude verbs, deserves some attention in that it permits de re sentences in addition to de re/de dicto ambiguous sentences. 'Rago' also makes speaker's commitment to the content of the intensionally contained clause 'neutral', in contrast with other Korean endings such as 'um/im' and 'raneun gut' which make speaker's positive commitment. This explains why the maxim of western epistemology that knowledge presupposes truth does not hold in Korean 'rago' sentences.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.190-192
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1999
한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하는 SOV 구조의 언어이다. 또한, 조사나 어미와 같은 기능어의 발달은 물론 관형절은 내포하는 문장이 주류를 이룬다. 따라서 한국어의 구문분석은 부착에 따른 많은 구문 모호성이 발생하게 된다. 본 논문에서는 조건단일화 기반의 CFG문법을 기술하고 문형을 구문 제약으로 하여 구문모호성을 해결하는 방안을 제시한다. 문형은 한국어의 특성을 용언의 하위범주화에 맞게 재분류한 문장의 구조적 유형을 말한다. 본 논문에서 제안하는 문형은 동사와 형용사를 구분하여 39가지로 설정하였다. 이런 문형 정보를 이용하여 관형형 어미를 갖는 용언이 최대의 정보를 가지도록 함으로써 관형절에서 발생하는 부사 및 체언구 부착의 문제가 해결된다. 또한 문형은 이중주어나 이중 목적어 문장을 처리할 수가 있어 한국어에서 발생하는 많은 구문모호성을 해결할 수 있다.
Sequence-to-sequence 모델은 입력열을 길이가 다른 출력열로 변환하는 모델로, 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 모델이다. 본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 한국어 구구조 구문 분석에 적용한다. 이를 위해 구구조 구문 트리를 괄호와 구문 태그 및 어절로 이루어진 출력열의 형태로 만들고 어절들을 단일 기호 'XX'로 치환하여 출력 단어 사전의 수를 줄였다. 그리고 최근 기계번역의 성능을 높이기 위해 연구된 Attention mechanism과 Input-feeding을 적용하였다. 실험 결과, 세종말뭉치의 구구조 구문 분석 데이터에 대해 기존의 연구보다 높은 F1 89.03%의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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