• 제목/요약/키워드: 논항의격표지 제약

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한국어 합성 동사성 명사의 어휘구조와 다중 동사성명사 구문

  • 류병래
    • 한국언어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국언어정보학회 2001년도 학술대회 논문집
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    • pp.141-144
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    • 2001
  • 본 논문의 목적은 ‘다중 동사성 명사 구문’(Multiple Verbal Noun Construe-tions)의 논항실현 양상을 이론 중립적으로 고찰해 보고, 이 분석을 제약기반 문법 이론인 최근의 핵 심어주도 구구조문법 (Head-driven Phrase Structure Grammar)틀 안에서, 특히 다중계승위 계를 가정하는 제약기반 어휘부를 기반으로 형식화해 논항의 실현과정을 기술하고 설명하는 것이다. 우선 일본어의 유사한 현상을 분석한 Grimshaw & Mester (1988)의 격실현 양상에 관한 일반화를 기반으로 한국어 동사성명사구문의 논항실현 양상을 ‘논항전이’ (argument transfer)라는 이론적 장치를 이용해 형식화할 수 있음을 보이고, 동사성 합성명사의 논항구조를 만들기 위해 ‘논항합성’(argument composition)이라는 이론적 장치를 제안한다. 나아가서 다중 동사성 명사구문의 논항실현 과정에서 보이는 겹격표지 현상을 ‘격 복사’(case copying)를 제안해 동사성 명사의 격표지가 합성 명사에서 분리되어 문장단위에서 실현될 때 동일한 격을 복사해 실현한다는 점을 주장하고자 한다. 이 주장을 뒷받침하기 위해 수동과 능동 등 문법기능의 변화현상에서 하위범주화된 요소들의 격변화가 자의적이 아님을 실례를 들어 보여 주고자 한다. 일본어의 경동사 (light verbs)에 관한 분석 인 Grimshaw Meste, (1988) 이래 한국어에서도 이와 유사한 구문에 대한 재조명이 활발하게 이루어져 왔다 (Ryu (1993b), 채희락 (1996), Chae (1997) 등 참조). 한국어에서 ‘하다’와 동사성명사(verbal nouns)가 결합하여 이루어진 ‘동사성명사구문’ (Verbal Noun Constructions)에 대한 기존의 논의는 대부분 하나의 동사성 명사가 ‘하다’나 ‘되다등 소위 문법기능을 바꾸는 ‘경동사’들과 결합하여 복합술어가 되는 문법적 현상에 초점이 맞춰져 있었다. 그와 비교해서 동사성 명사의 어근이 두 개 이상 결합하여 동사성명사들끼리 합성명사(compound nouns)를 이루고 그 동사성 합성명사가 문법기능의 변화를 바꾸는 ‘경동사’와 결합하여 이루어진 복합술어에 대해서는 논의가 거의 없는 형편이다. 특히 이 지적은 핵심어주도 구절구조문법틀 내에서는 논란의 여지가 없다. 본 논문의 대상은 바로 이러한 합성 동사성명사의 논항구조와 동사성명사에 의해 하위범주화된 논항들의 문법적 실현양상이다.

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통합적 제약완화 방식을 통한 한국어 문맥의존 철자오류 교정규칙의 재현율 향상 (Improving Recall for Context-Sensitive Spelling Correction Rules Through Integrated Constraint Loosening Method)

  • 최현수;윤애선;권혁철
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.412-417
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    • 2015
  • 문맥의존 철자오류는 단독으로 사용하면 정확한 어절이지만, 문맥을 고려했을 때 오류인 유형이다. 이를 검색하고 교정하기가 매우 어려우며, 고품질 맞춤법 검사기의 성능을 크게 좌우한다. 한국어 맞춤법 검사기에서의 문맥의존 철자오류는 언어 전문가에 의해 수작업으로 구축된 교정규칙을 사용하는 것이 가장 일반적이다. 이때 규칙을 이용한 방법은 그 특성상 교정 정확도는 매우 높지만, 재현율은 매우 낮다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 교정규칙에서의 선택제약 명사 확장 방식과 조사 제약조건을 완화하는 방법을 통합하여 정확도를 유지하거나 거의 낮추지 않으면서, 재현율을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한, 두 방식을 단순하게 통합하지 않고 수의적 부사 삽입과 활용형, 관형형을 고려하여 단계별로 통합하는 방식을 제안하여 평균적으로 정확도를 거의 낮추지 않고 재현율을 약 13% 향상시킨다.