한국어 어휘의 의미를 파악하기 위하여 어휘의 의미 중의성을 해결하는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 한국어 다의어 기반의 어휘 의미망과 용언의 논항정보 등의 관계가 포함된 어휘지도(UWordMap)를 사용하여 용언의 의미 중의성 해소에 대한 연구를 진행한다. 기존의 의미 중의성 해소 연구와 같은 동형이의어 단위가 아닌 다의어 단위의 용언 의미 중의성 해소 시스템을 개발하였다. 실험결과 실험말뭉치로 품사 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 동형이의어 단위 정확률은 96.44%였고, 다의어 단위 정확률은 67.65%였다. 실험말뭉치로 동형이의어 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 다의어 단위 정확률은 77.22%로 전자의 실험보다 약 10%의 높은 정확률을 보였다.
다의성이 있는 용어를 색인어로 사용하게 되면 탐색자의 요구와 관계없는 주제가 검색되므로 잡음률이 높아지게 된다. 이를 방지하기 위하여 거의 모든 통제어휘시스템에서 색인어로 사용될 기입어가 다의성을 가질 때 한글, 한자, 외국어 등을 이용하여 동형이의어와 세부분야을 한정하고 있다. 그러나 여러 학문분야에 걸친 대단위 어휘사전을 구축하려고 할 때 이들을 이용하여 다의성을 해소하는 데는 미흡한 점이 많으며, 흔히 사용하고 있는 한자한정어도 많은 문제점을 안고 있다. 본 고에서는 색인어로 사용될 기입어가 다의성이 있을 때 한글 한정어를 부기하여 이들을 구별할 것을 제안한다. 한글한정어의 타당성, 사용범위, 사용원칙등에 대하여 시소러스를 중심으로 논하고 이 개념의 확대적용방안에 대하여 언급한다.
컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.
The purpose of this paper is to identify the workings of intonation realized in the endings through the spoken language. To achieve this objective, this paper has analyzed 300 minutes of spontaneous speech by women from Seoul and discussed the meanings of modality and their relationship with intonation. Intonation functions significantly in polysemous modal endings in epistemic and act modality. Epistemic modality is usually expressed through indirect and soft intonations such as L:, M: and LH, whereas act modality is expressed through direct and strong intonations such as H, HL and LHL. Intonation appears to be related to the Certainty degree of information, rather than classification of modality, Lengthening relate to indirectness, H with uncertainty, L with statements or affirmation, and HL and LHL relates to assertive attitude. This paper is significant as it has overcome the abstractness of existing modality studies and has engaged in objective and comprehensive analysis with actual spontaneous speech data.
소비의 주체성이 생산과 구조적 측면보다 쾌적함, 온유함, 유머 등의 디자인 제2차 적 가치의 현상으로 전의 되고 있으며 이와 같은 잉여성과 관련된 개념들은 디자인에서뿐만 아니라 최근 과학에서도 공간과 물질, 동일성과 중력 둥과 같은 개념이 사라지고 불확정성, 개연성, 모순, 애매모호함, 엔트로피 등과 같은 개념들로 대체되고 있다. 따라서 디자인과 관련된 인접학문의 지적동향과 주된 관심사의 탐구과정을 통하여 아이디어 전개에 필요한 그림과 이미지들의 변형과 조작 등 디자인의 제2차 적 가치와 잉여적 가치에 관련이 깊고 실제 아이디어 전개의 확장성과 다의성에 관련된 개념과 변형과 조작의 제4열 사고생성체계를 제시하고 자 한다.
중간언어 (interlingua, IL) 구축을 지향하는 시각에서 단어의 다의성 (polysemy) 문제를 각종 워드넷의 기술 방식과 용례를 대비하여 논의하고, 센스(어의) 번호를 부착한 세계 워드넷 (Would Wordnet) 데이터베이스를 구상하고, 이 연장 선상에서 (Pustejvsky 식) 생성 어휘 부와 TMR(텍스트의미표상)이론을 가미한 제약기반 통합문법(CUG)으로 IL구축에 다리를 놓고, 이로부터 개별언어 기술로 변환한다.
기존의 멀티미디어 자료들을 직접 분석하여 메타데이터를 부여하던 기존 연구들은 멀티미디어 파일에 부여된 키워드에 해당하는 온톨로지가 존재하지 않는 경우 해당 멀티미디어 파일에 대한 직접 검색을 실시하지 않거나, 잘못된 의미가 부여된 키워드에 의하여 검색 결과의 정확성과 재현율이 떨어지는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서 제안한 SASM은 키워드에 부여된 다의성과 동의성의 개념을 이용하여 WordNet을 이용하여 확장한 후, 확장된 키워드들을 이용하여 온톨로지가 구축되어 있지 않더라도 해당 이미지에 대한 직접 분석을 실시할 수 있으며, 키워드에 대한 동의성과 다의성을 이용한 확장된 키워드들을 이용함으로써 검색 결과의 재현율과 정확성의 성능을 향상시켰다.
잠재의미분석은 단어 의미를 동일한 맥락 (문장/문서) 하에서 동시에 제시되는 단어들의 공기성(co-occurence)으로 정의한다. 이 분석에서 한 단어는 맥락들을 대표하는 측들로 구성된 다차원 상의 한 점으로 표상 되며, 단어 의미는 각 단어가 맥락 속에서 등장한 빈도로 정의된다. 이 다차원 의미공간은 SVD를 통하여 차원이 축소되어 추상된 의미를 표상 한다. 이 연구는 다의어의 표상이 가능하도록 LSA를 발전시켰다. 제안된 LSA는 축에 대한 해석이 가능하도록 축의 회전을 도입하였으며 다의어 표상을 가능하게 하였다. 시뮬레이션에서는, 먼저 LSA에 의해 산출된 단어-맥락 빈도표에서 다의어를 포함하고 있는 문서들만을 재 수집한 다음 문서들을 다의어 의미별로 분류하였다. 두 번째 단계에서는 다의어의 특정의미에 대한 표상을 분류된 단어-맥락 빈도표에서 비해당 의미에 대한 맥락들을 제거한 후 LSA를 적용하여 구성하였다. 시뮬레이션 결과는 다의어의 의미들을 LSA가 표상 할 수 있음을 보여주었다. 이는 축회전을 포함한 LSA가 다의어 다중의미를 표상 할 수 있고 실용적인 측면에서 웹검색 엔진에도 적용될 수 있음을 시사한다.
최근 자연어 처리 문제에서의 단어 임베딩은 아주 큰 주목을 받고 있는 연구 주제이며 스킵그램은 성공적인 단어 임베딩 기법 중 하나이다. 주변단어들 정보를 이용해서 단어들의 의미를 학습하여 단어 임베딩 벡터를 할당하며 텍스트 자료를 효과적으로 분석할 수 있게 한다. 그러나 벡터 공간 모델의 한계로 인해 기본적인 단어 임베딩 방법들은 모든 단어가 하나의 의미를 가지고 있다는 것을 가정한다. 다의어, 즉 하나 이상의 의미를 가진 단어가 실생활에서 존재 하기 때문에 Neelakantan 등 (2014)은 군집분석 기법을 이용하여 다의어의 여러 의미들에 해당하는 의미 임베딩 벡터를 찾기 위해 MSSG (multi-sense skip-gram)를 제안했다. 본 논문에서는 MSSG의 통계적 성능을 개선시킬 수 있는 변형된 MSSG 방법을 제안한다. 먼저, 가중치를 활용한 가중문맥 벡터를 제안한다. 나아가, 군집의 수, 즉 다의어의 의미 수를 자료에서 자동적으로 추정해주는 x-means 방법을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 수행한 실증자료를 기반한 모의실험에서 제안한 방법은 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보여주었다.
이 논문은 한자(漢字)의 다의성(多義性)과 품사(品詞)의 비결정성(非決定性)에 초점을 맞추어 "논어(論語)" 해독을 시도하였다. 먼저, 이 글은 한자가 인간과 세계에 대한 문제를 표현하는 사유의 언어(다른 말로 철학언어)로서 제 기능을 할 수 있는가? 는 물음에 대한 본격적인 논의를 전개하였다. 16세기 마테오 리치는 보편적인 '표의문자체(ideographic script)'의 가능성을 한자에서 발견하려고 노력함으로써 이 물음에 긍정적인 답변을 제시하였다. 반면, 헤겔과 하이데거 등은 한자는 첫째, 전치사와 관사가 없는 언어체계이며, 둘째, 이중의미, 반대의미를 표시하는 단어가 없으며, 셋째, 어형변화 없이 어순에 의해서만 의미를 표현, 전달하기 때문에 복잡한 인간의 사유와 엄밀한 논리를 표현하는 철학 언어로서 부적합하다고 주장한다. 그러나 카시러와 울만, 소쉬르, 그리고 데리다 등의 언어관을 경유하면서, 우리는 헤겔과는 다른 입장에서 한자의 사유언어로서의 기능을 발견할 가능성을 확인한다. 서양의 언어체계와 달리 한자는 언제나 개별적으로 존재하는 단어들의 의미 보다 문맥에서의 언어 기능이 보다 중요하다. 한자는 고유의 품사를 감추고, 다른 문자들과의 관계망 속에서 어떤 사건과 사물의 의미를 표현하면서 자신의 본색을 드러낸다. 한자는 이른바 '불가결정성(indecidability)'의 언어인 것이다. 이러한 한자의 다의성과 품사의 부재는 바로 '불가결정성'에 기인한다. 이렇게 본다면, 비록 전치사, 관사, 어형변화, 품사 등을 결여하는 있는 문자체계일지라도 '다의(多義)'의 특성을 지닌 한자는 인간의 복잡한 사유를 나름의 방식으로 표현하는 철학언어로서 충분한 기능을 할 수 있는 것이다. 이를 토대로 "논어(論語)"읽기의 다양성을 담보할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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