Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.178-180
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2001
원시언어 문장의 구조 분석을 기반으로 하는 기계번역 시스템에서 원시언어의 최소 의미 단위는 동사를 중심으로 한 단문으로 생각할 수 있다. 단문 단위 대역어를 지정하기 위해서는 동사구 번역패턴의 사용이 요구된다. 본 논문에서는 한국어 단문 내 격 정보와 번역을 위한 의미 제약조건을 기술하여 한영 기계번역 시스템에서 사용하는 동사구 번역패턴을 정의하고, 문장 정규화를 통한 동사구 번역패턴의 활용방법을 제안한다. 동사구 번역패턴은 단문 구조 파악을 위한 제약 조건부와 대역어 선정부로 나뉜다. 제약 조건부는 단문 구조 번역을 위한 최소한의 의미 제약만으로 기술되며, 격조사로 구분되는 격 정보를 갖는다. 이러한 격 정보는 원시언어인 한국어의 단문 분석을 위해 사용되며 분석결과에 대해 단문 단위 대역어를 지정한다. 동사구 번역 패턴은 실제 말뭉치에서의 사용을 반영하기 위해 병렬 말뭉치로부터 구축되며 실험을 통해 예측되는 패턴의 규모를 알아볼 수 있다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.5
no.2
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pp.56-61
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2000
The quality of English to Korean Machine Translation depends on how well it deals with target word selection of verbs containing enormous ambiguity. Verb sense disambiguation can be done by using collocation, but the construction of verb collocations costs a lot of efforts and expenses. So, existing methods should be examined in the practical view points. This paper describes the practical method of target word selection using existing collocation and semantic distance computed from minimum semantic features of nouns.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2001.08a
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pp.35-40
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2001
전문용어사전 중에서 개념 정보를 제시하지 않고 대역어나 음차어를 중심으로 제시하는 전문용어 대역사전을 선정하여 이들의 구조와 배열을 분석하였다. 실제로 전문용어 대역사전을 구성하고 있는 요소들의 기술 구조는 매우 다양하며 이들의 배열 방법도 사전마다 차이를 보이고 있는 것으로 나타났다. 이러한 특징은 사전의 이용자들에 많은 불편을 초래하며 표준화된 전자사전의 요구를 충족시키기 어려우므로 일관성있는 기술 방법이 요구된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1995.10a
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pp.121-130
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1995
기계번역은 대상 언어를 해석하고 변환하여 목적언어의 대역어를 선정한 후, 목적언어를 생성하는 과정을 거친다. 이때, 대상언어의 분석 단위에 따라 대역어의 생성 단위 또는 깊이가 다르다. 그러므로, 특정한 시스템을 위한 생성기는 그 시스템의 해석 또는 변환단계에서 추출되는 대역어에 의존하게 되어 시스템 호환성을 상실한다. 따라서, 중복된 생성기의 개발을 피하기 위하여 번역시스템 특성에 국한되지 않고 독립적으로 이용될 수 있는 한국어 형태소생성기 개발이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 해석에 사용되는 한국어 형태소 좌우인접정보를 이용하여 한국어형태소를 생성하는 시스템인 DaMaN을 소개한다. 세분류된 형태소의 활용과 접속, 조사의 변동, 띄어쓰기를 고려한 형태소 좌우접속 정보를 임의 조합 가능한 복합형태 (합성어)에도 적용할 수 있도록 확장하였다. 따라서, 대상언어의 분석단위에 제한 받지 않으므로 시스템 호환성이 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.209-214
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1999
패턴기반기계번역방식은 원시언어패턴과 그에 대한 대역언어패턴들의 쌍을 이용하여 구문분석과 변환을 수행하는 기계번역방식이다. 패턴기반 기계번역방식은 번역할 때 발생하는 애매성을 해소하기 위해 패턴의 길이를 문장단위까지 늘이기 때문에, 패턴의 수가 급증하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 패턴의 단위를 구단위로 한정시킬 때 발생하는 애매성을 해소하는 방법으로 시소러스를 기반으로 한 두단계 대역어 선택 방식을 제안함으로써 효과적으로 애매성을 감소시키면서 패턴의 길이를 줄이는 모델을 제시한다. 두단계 대역어 선택 방식은 원시언어의 한 패턴에 대해 여러 가능한 목적언어의 대역패턴들이 있을 때, 첫 번째 단계에서는 원시언어 내에서의 제약조건에 맞는 몇가지 대역패턴들을 선택하고, 두번째 단계에서는 목적언어 내에서의 제약조건에 가장 적합한 하나의 대역패턴을 선택하는 방식이다. 또한 본 논문에서는 이와 같은 모델에서 패턴의 수가 코퍼스의 증가에 따른 수렴가능성을 논한다.
특정 신문은 해당 도메인의 언어자원을 구축하는데 필요한 자원이며, 한글과 영어의 괄호를 통해 표현되는 대역어구는 다국어 정보로 언어자원 구축에 이용된다. 그러나, 실제로 신문에서 사용되는 한영대역어의 구성은 한글대역어와 영어약어로 구성된 비율이 80%이상을 보인다. 신문을 대상으로 대역어사전 등을 구축하기 위해서는, 영어양어의 완전한 형태인 영어비약어 정보가 필요하다. 본 논문은 영어비약어 정보를 획득하기 웹검색을 통해 영어비약어를 획득하고, 영어약어를 이용해 영어약어와 영어비약어의 관계를 이용하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.255-261
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2000
동사의 애매성 해소는 언어학의 여러 부문 중에서도 가장 실체가 불명확한 의미를 다루는 것이기 때문에 언어학뿐만 아니라 자연언어처리에 있어서도 가장 해결하기 어려운 문제 중에 하나이다. 애매성은 언어학에서 말하는 동음이의어와 다의어를 동시에 포괄하는 개념으로 정의된다. 단일어를 대상으로 한 이와 같은 분류는 비교적 명확한 반면 두 개의 언어 이상의 다국어를 대상으로 하는 기계번역용 사전과 같은 대역사전에 있어서는 동음이의어와 다의어의 구별은 경계가 불명확하여 의미에 기반한 대역어의 작성에 도움이 되지 않는다. 그 원인은 의미를 구성하는 세 가지 요소인 [실체], [개념], [표현]의 관점에서 [실체]와 [개념]은 어느 언어를 막론하고 보편적인 반면 [실체]와 [개념]을 최종적으로 실현하는 형태인 [표현]의 경우 각각의 언어에 따라 그 형태가 다르게 표출된다고 하는 사실 때문이다. [나무]라는 [실체]가 있다고 할 때 [나무]에 대한 [실체]와 [개념]은 언어를 초월해서 공통적이라고 할 수 있다. 한편 [개념]을 표현하는 실체인 [표현]은 언어에 따라 [namu](한국어_, [ki](일본어),[tree](영어) 등과 같이 언어에 따라 자의적으로 [개념]을 표현하고 있다. [namu], [ki], [tree]가 같은 뜻을 나타낸다고 인식할 수 있는 것은 [개념]이 같기 때문이지 이들 각각의 [표현]이 의미적 연관성을 갖고 있기 때문은 아니다. 지금까지 의미를 다루는 연구에서는 이와 같은 관점이 결여됨으로 인해 의미의 다양성을 정확히 파악하는 데 한계가 있었으며 애매성 해소에 관한 연구도 부분적 시도에 그친 면이 적지 않다. 본고에서는 다국어를 대상으로 한 대역사전의 구축에 있어서 다의어와 동음이의어에 대한 종래의 분류의 문제점을 지적하고 나아가 애매성 해소의 한 방법론으로 활발히 이용되고 있는 시소러스의 분류체계의 한계를 지적한다. 나아가 이의 해결책을 한국어와 일본어의 대역사전의 구축에서 얻어진 경험을 바탕으로 제시한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2000.10d
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pp.255-261
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2000
동사의 애매성 해소는 언어학의 여러 부문 중에서도 가장 실체가 불명확한 의미를 다루는 것이기 때문에 언어학뿐만 아니라 자연언어처리에 있어서도 가장 해결하기 어려운 문제 중에 하나이다. 애매성은 언어학에서 말하는 동음이의어와 다의어를 동시에 포괄하는 개념으로 정의된다. 단일어를 대상으로 한 이와 같은 분류는 비교적 명확한 반면 두 개의 언어 이상의 다국어를 대상으로 하는 기계번역용 사전과 같은 대역사전에 있어서는 동음이의어와 다의어의 구변은 경계가 불명확하여 의미에 기반한 대역어의 작성에 도움이 되지 않는다. 그 원인은 의미를 구성하는 세 가지 요소인 [실체], [개념], [표현]의 관점에서 [실체]와 [개념]은 어느 언어를 막론하고 보편적인 반면 [실체]와 [개념]을 최종적으로 실현하는 형대인 [표현]의 경우 각각의 언어에 따라 그 형태가 다르게 표출된다고 하는 사실 때문이다. [나무]라는 [실체]가 있다고 할 때 [나무]에 대한 [실체]와 [개념]은 언어를 초월해서 공통적이라고 할 수 있다. 한편, [개념]을 표현하는 실체인 [표현]은 언어에 따라 [namu](한국어), [ki](일본어), [tree](영어) 등과 같이 언어에 따라 자의적으로 [개념]을 표현하고 있다. [namu], [ki], [tree]가 같은 뜻을 나타낸다고 인식할 수 있는 것은 [개념]이 같기 때문이지 이들 각각의 [표현]이 의미적 연관성을 갖고 있기 때문은 아니다. 지금까지 의미를 다루는 연구에서는 이와 같은 관점이 결여됨으로 인해 의미의 다양성을 정확히 파악하는 데 한계가 있었으며 애매성 해소에 관한 연구도 부분적 시도에 그친 면이 적지 않다. 본고에서는 다국어를 대상으로 한 대역사전의 구축에 있어서 다의어와 동음이의어에 대한 종래의 분류의 문제점을 지적하고 나아가 애매성 해소의 한 방법론으로 활발히 이용되고 있는 시소러스의 분류체계의 한계를 지적한다. 나아가 이의 해결책을 한국어와 일본어의 대역사전의 구축에서 얻어진 경험을 바탕으로 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.185-187
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2000
일본어에서 "てぃる"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다"와 "어 있다"로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "てぃる"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "てぃる"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉, "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2:일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3:상태진행으로만 사용되는 술어", "4:동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.uot;5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.
Multicultural family members have difficulty in educating their children due to language differences. In order to solve these difficulties, it is necessary to provide smart translation services that enable them easily and quickly access real-life vocabularies. However, the current automatic translation technology is being developed in dominant languages such as English, Chinese, and Japanese. There are also limitations to translating special-purpose terms such as documents of schools and instructions of public institutions. In this study, we propose a real-time automatic word translation service for multicultural family members who understand beginner level Korean. The service automatically analyzes the semantics of each word in the Korean sentences and provides a word-by-word translation. This study includes semantic analysis research for Korean language, building multilingual translation knowledge, and fusion study of language education. We evaluated the word translation service for migrant women from Vietnam and Japan and obtained meaningful evaluation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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