시각적으로 제시된 영어 단어 재인시에 주로 단어빈도와 단어길이가 영향을 준다고 알려져 있다. 그러나, 단어빈도와 관련된 연구는 체계적으로 이루어져 왔지만 단어길이와 관련된 연구는 체계적으로 이루어지지 않은 편이다. 또한, 단어빈도와 단이길이에 따라 단어가 성 어휘집(mental lexicon)에 어떻게 표상되어 있으며, 상호간에 어떠한 관계가 있는 것인지에 대해서는 아직 구체적으로 알려져 있지 않다. 본 연구의 목적은 첫째, 단어길이와 빈도가 시각적으로 제시된 영어단어 어휘접근에 어떠한 영향을 미치는지 알아보아 단어길이효과가 어휘접근단계에서 영향을 미치는지 알아보고자 하며 둘째, 단어길이와 빈도가 미국인과 한국인의 어휘접근시 어떤 차이를 보이는지 알아보아 한국인과 미국인의 영어단어 정보처리의 차이를 살펴보고자 하는 것이다. 단어 명명과제와 어휘판단과제를 사용한 실험결과 한국인과 미국인에게 모두 단어 길이와 빈도가 어휘접근에 영향을 주었다. 그러나, 한국인의 경우는 상대적으로 어휘판단과제에서 보다는 단어명명과제에서 어려움을 겪는다는 결과를 보여주었다. 이와 같은 결과를 볼 때 한국인이 영어단어 어휘에 접근할 때에도 미국인과 유사한 방식으로 처리를 하는 것으로 보인다. 그러나, 한국인의 경우는 미국인보다 조음과정에 상대적으로 더 어려움을 느끼는 것으로 보이며, 이것은 영어교육시 단순한 어휘암기보다 음운부호를 산출하고 단어를 말하는 능력을 향상시키는 방법을 좀 더 강조해야 한다는 것을 시사한다.
본 논문은 문장 안에서 의미 중의성을 갖는 단어가 출현했을 때 그 단어가 어떤 의미로 사용되고 있는지 판별해 주는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서 먼저 중의적 의미를 가지는 단어의 각 의미 (sense) 마다에 대하여 이 의미를 나타내는 주요단어 즉 종자단어와 연관성이 있는 단어들로 벡터를 구성하여 이 의미를 나타내고자 한다. 종자단어와 말뭉치의 문장을 통하여 연결된 경로를 가진 단어는 이 종자단어에 해당하는 의미를 나타내는 데 기여하는 정보로 본 것이다. 경로는 동일 문장에서 나타나는 두 단어 사이는 링크가 있다고 보고 이러한 링크를 통하여 이루어 질 수 있는 연결 관계를 나타낸다. 이 기법의 장점은 데이터 부족으로 야기되는 문제를 경감시킬 수 있다는 점이다. 실험을 위해 Hantec 품사 부착된 말뭉치를 이용하여 의미정보벡터를 구축하였으며 ETRI 품사 부착된 말뭉치에서 중의적 단어가 포함된 문장을 추출하여 실시하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 나은 성능을 보임이 밝혀졌다.
단어 표현은 기계학습을 사용하는 자연어 처리 분야에서 중요하다. 단어 표현은 단어를 텍스트가 아닌 컴퓨터가 분별할 수 있는 심볼로 표현하는 방법이다. 기존 단어 임베딩은 대량의 말뭉치를 이용하여 문장에서 학습할 단어의 주변 단어를 이용하여 학습한다. 하지만 말뭉치 기반의 단어 임베딩은 단어의 등장 빈도수나 학습할 단어의 수를 늘리기 위해서는 많은 양의 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서는 말뭉치 기반이 아닌 단어의 뜻풀이와 단어의 의미 관계(상위어, 반의어)를 이용하며 기존 Word2Vec의 Skip-Gram을 변형한 자질거울모델을 사용하여 단어를 벡터로 표현하는 방법을 제시한다. 기존 Word2Vec에 비해 적은 데이터로 많은 단어들을 벡터로 표현 가능하였으며 의미적으로 유사한 단어들이 비슷한 벡터를 형성하는 것을 확인할 수 있다. 그리고 반의어 관계에 있는 두 단어의 벡터가 구분되는 것을 확인할 수 있다.
연어는 습관적으로 같이 자주 나타나는 단어열로 각 단어로 분리하기보다 통합해 처리하는 것이 효율적이기 때문에 기계 번역과 음성 인식등에서 유용만 정보로 사용된다. 이러한 연어를 추출하기 위해 본 논문에서는 2가지 경우를 고려했는데, 첫 번째로 인어를 말뭉치에 자주 나타나는 단어열이라고 했을 때 단어열들의 엔트로피가 일정값 이상이면 연어로 추출했다 두 번째로 통사적 제약이 있는 연어를 주술하기 위해 앞 또는 뒤에 올 단어를 제약하는 단어의 엔트로피를 구해 일정값 미만이면 그 단어를 포함한 단어열을 연어로 추출했다. 실험은 품사 부착된 HANTCE 말뭉치를 가지고 수행했고, 젓 번째 방법으로 실험했을 때 엔드로피가 2이상인 단어열을 가지고 분리된 연어도 유도해냈다.
단어는 언어의 기초적인 의미 단위이기 때문에 단어재인에 대한 연구는 언어 연구에서 중요하며 단어처리에 기여하는 변인이 무엇인지에 관한 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 한국어 단어재인 과정의 주요 변인 중 단어 빈도와 단어길이의 영향을 탐색하였다. 먼저 단어 빈도와 관련하여, 한국어의 특징 중 하나인 한자어로 이루어진 단어에서도 기존의 연구와 동일한 양상의 빈도 효과가 나타나는지를 탐색하였다. 이를 위해 순 한글 단어와 한자어로 이루어진 단어를 비교하였으며, 그 결과 한자어로 이루어진 단어에서는 빈도 효과가 나타나지 않았다. 한편 단어 길이 효과의 경우, 단음절로 구성된 단어의 양상을 확인해 보고자, 음절의 개수를 변화시켜 단어 길이 효과를 측정하였다. 그 결과 단음절 단어는 이음절 단어에 비해 느리게 처리되었다. 특정 유형의 단어에 대한 빈도 효과의 부재 및 단음절 단어의 느린 처리는 한국어의 특징을 반영한 결과라 할 수 있으며 추후 연구를 통해 이에 대한 좀더 자세한 탐색이 필요할 것이다.
철자지식과 음운인식이 시각적 단어 해독과 부호화에 미치는 영향을 알아보기 위하여, 5세에서 8세의 아동 각 15명씩 총 60명을 대상으로 철자지식(자모지식, 소리-글자 대응지식, 철자표상), 음운인식(단어인식, 음절인식, 음소인식), 시각적 단어 해독(자소-음소 일치 단어 읽기, 불일치 단어 읽기), 시각적 단어 부호화(자소-음소 일치 단어 받아쓰기, 불일치 단어 받아쓰기) 과제를 실시하였다. 그 결과 철자지식, 음운인식, 시각적 단어 해독, 시각적 단어 부호화의 모든 과제에서 연령 집단 간 수행력 차이가 유의하였고, 각 과제 수행력 간 유의한 정적 상관관계가 있었다. 이 중 불일치 단어 철자표상, 음절인식, 음소인식이 본 연구 대상자들을 연령에 따라 보다 민감하게 구분하는 것으로 나타났다. 시각적 단어 해독과 부호화 능력을 예측하는 변인으로 음운인식보다는 자모지식과 철자표상과 같은 철자지식 능력이 포함되었다. 본 연구결과는 학령기 전후 철자에 보다 익숙해지면 음운인식보다 철자지식이 시각적 단어 해독과 부호화에 더 많은 영향을 미친다는 것을 시사한다.
본 연구는 한국어 대인관계 단어 도구를 제작하는 것으로, 그 첫 과정으로서 대인관계 단어 목록에 포함시킬 적절한 단어를 수집하는 것이 매우 중요하다. 먼저, 생소하지만 의미를 짐작해볼 수 있고 대인관계를 나타내는 것으로 판단되는 모든 어휘를 3종의 국어사전으로부터 수집하였다. 그 결과, 총 2,725개의 단어로 구성된 대인관계 단어 총집을 제작하였고, 중복되는 단어를 선별하여 총 910개의 단어를 선정하였다. 그 중에서도 문법적인 형태가 다를 뿐, 의미가 비슷하거나 동일한 단어가 발견되어 이를 반영한 재분류 작업이 요구되었다. 이러한 절차는 총 7회 반복하여 실시하였으며 그 결과, 총 249개의 단어를 선별하였다. 한편, 대표 단어 도구를 개발하는 본 연구의 특성 상, 단어의 의미가 보다 구체화되고 집약되어 전체적인 대인관계 양상을 하나로 잘 나타낼 수 있는 단어 구성이 필요하므로, 단어의 수를 축약시킬 필요가 있었다. 따라서 단어 선별의 마지막 단계로, 앞서 추출한 총 249개의 대인관계 단어에 대한 친숙성과 적절성 평가에 따라 재선별하는 절차를 수행한 후, 친숙성과 적절성의 평정치 결과가 서로 공통적으로 가장 높게 나타난 단어들을 최종적으로 선별하였다.
어휘독립 음성인식이란 음향학적 모델 훈련에 사용하지 않은 어휘들을 인식하는 것이다. 단어모델을 이용한 어휘독립 음성인식 시스템은 발음표기로 변환된 인식대상어휘에 대하여 문맥 종속형 부단어(context dependent subword) 단위로 훈련된 모델을 연결하여 단어 모델을 만들고 이 단어 모델로 인식을 수행한다. 이러한 시스템의 경우 훈련과정에서 나타나지 않는 문맥 종속형 부단어가 인식대상어휘에서 나타나게 되고, 따라서 정확한 단어모델을 구성할 수 없다는 문제점이 있다 본 논문에서는 문맥 종속형 부단어 구분의 계층화를 통한 back-off 선택 방법을 이용하여 새롭게 나타난 문맥 종속형 부단어 대신 연결될 부단어 모델을 찾아내는 방법을 제안한다 제안된 선택 방법은 새롭게 나타난 문맥 종속형 부단어를 포함하는 상위의 부단어를 찾아내는 방법이다. 실험 결과 10단어 세트에서 $97.5\%$ 50단어 세트에서$90.16\%$ 100 단어 세트에서 $82.08\%$의 인식률을 얻었다.
오늘날은 실용성 있는 생활 영어교육이 절실히 필요한 시대로서 영어 교육은 무엇보다도 의사소통 능력 개발에 중점을 두고 있다. 영어 학습을 시작하는 초기 학습자 단계에서 가장 우선적으로 직면하게 되는 것이 바로 어휘 학습이다. 기존 영어 단어 학습 시스템은 학습자에게 지나치게 많은 단어들을 단순한 방법을 통해서 학습하게 함으로써 심리적 부담을 주고 있다. 심리언어학에서는 언어 이해의 과정이 단순히 제시된 것을 그대로 받아들이는 수용의 과정이 아니라 학습자가 이미 보유한 경험과 개념을 근거로 활성망의 확산을 통해 적절한 관계를 찾는 역동적·능동적 과정이라는 이론이 있다. 본 논문에서는 언어 학습 이론을 바탕으로 단어들 사이의 관계를 부각시킴으로써 추론과 기억에 도움을 주는 영어 단어 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 단어들 간의 관계를 정의한 단어 관계 망을 중심으로 단어 학습 순서를 결정할 수 있고, 이미지 및 게임 기능을 지원하여 단어학습의 흥미를 유발하는 특징이 있다. 본 학습시스템을 실제 단어 학습에 적용해 본 결과 학습자들의 만족도가 높았다.
지식기반을 이용한 비지도 방법의 단어 중의성 해소 연구는 그래프 기반 단어 중의성 해소 방법에 중점을 두고 있다. 그래프 기반 방법은 중의성 단어와 문맥이나 문장에서 같이 등장한 단어들과 의미그래프를 구축하여 연결 관계를 보고 중의성을 해소한다. 하지만, 모든 중의성 단어를 가지고 의미 그래프를 구축하게 되면 불필요한 간선과 노드 정보가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 반복적 접근 방식의 그래프 기반 단어 중의성 해소 방식을 사용한다. 이 방식은 모든 중의성 단어들을 특정 기준에 의해서 단어를 매칭 하고 매칭 된 단어들을 반복적으로 그래프를 재구축하여 단어중의성을 해소한다. 본 연구에서는 Word2Vec을 이용하여 문맥이나 문장 내에 중의성 단어와 의미적으로 가장 유사한 단어끼리 매칭하고, 매칭 된 단어들을 순서대로 그래프를 재구축하여 중의성 단어의 의미를 결정하였다. 결과적으로 Word2Vec의 단어 벡터정보를 이용하여 이전에 연구 되었던 그래프 기반 방법과 반복적 접근 방식의 그래프 기반 방법보다 더 높은 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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