사전에 등록되지 않은 미등록어는 형태소분석에서 뿐만 아니라 자연언어처리의 모든 분야에서 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 명사후문자열을 이용하여 미등록어를 인식하는 방법을 제안한다. 명사후문자열이란 명사를 포함하고 있는 어절에서 명사 뒤에 나오는 문자열을 의미하며, 조사, 접미사+조사, 동사화접미사+어미 등이 이에 속한다. 문서에 출현한 미등록어 포함 어절들을 모아 정렬한 다음, 동일한 앞부분을 가지는 어절이 두 개 이상일 경우에 한하여 미등록어 인식을 시도한다. 이 어절들에서 동일한 앞부분을 미등록 명사로, 그 다음 음절부터 끝 음절까지를 명사후문자열로 추정한다. 그리고 세종말뭉치에서 추출한 명사후문자열 정보를 이용하여 미등록 명사를 결정한다. 포털사이트 기사를 이용하여 실험한 결과, 2가지 형태 이상으로 출현한 미등록어에 대해 정확률 99.64%, 재현율 99.46%의 높은 인식 성능을 보였다.
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.
'각종 미디어에 담긴 내용물'로 개념 정리된 디지털콘텐츠가 '꺼리정보' 또는 '꺼리문화'의 집합체로 떠오르면서 이제는 고유명사의 자리를 내주고 보통명사로 감등된 대신 자연스럽게 콘텐츠 산업을 형성하기 시작했다.
it기술에 힘입어 광속의 디지털 경제체제가 형성되면서 하루가 다르게 콘텐츠 산업은 비즈니스 실제로 모습을 드러내고 있다. 마치 무지개가 찬란한 일곱 색깔로 치장하듯 콘텐츠 산업의 7대 메뉴는 이제 돈이 되는 빛깔로 치장하면서 새롭게 태어나고 있다.
본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 문장 순서를 결정하기 위한 텍스트 구조화(text structuring)에 관한 것으로, 중심화 이론(centering theory)에 기반하여 문장 순서의 자연스러움을 판단할 수 있는 다양한 평가 척도를 논의한다. 먼저, 기존 연구들에서 중심화 이론에 기반한 문장 순서의 평가 척도들 중 가장 효과적이라고 알려진 MIN.NOCB를 텍스트 구조화에 적용할 때 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 대안이 될 수 있는 새로운 평가 척도인 MAX.CPS를 제안한다. 또, 임의의 평가 척도가 주어진 문장들에 대해 가질 수 있는 기대치를 먼저 예측하고, 그것에 따라 다른 평가 척도를 적용하게 하는 프레임워크를 제안하여, 중심화 이론 안에서 최상의 문장 순서를 찾기 위한 새로운 방법론을 모색한다. 또한, 중심화 이론의 적용에 있어 핵심이라 할 수 있는, 명사들의 돋보임성(salience)을 서열화(cf-ranking) 하는 다양한 방식을 중심화 기반 문장 순서 평가 척도의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 텍스트 구조화에 관한 한, 단순히 문장에서 실현된 순서에 따라 명사들의 돋보임성의 서열을 정하는 것이 한국어의 특성상 가장 간단하면서도 효율적임을 입증하였다.
대부분의 한국어 구문 분석은 용언과 명사구 사이의 하위범주화 정보를 이용하여 용언에 대한 명사구의 문법적 역할을 밝히는 방향으로 구문 분석을 시도하였다. 여기에 이용된 용언의 하위 범주화 정보가 단지 자릿수 서술어나 형용사, 자동사, 타동사 등으로 분류하는 수준이었기 때문에 구문 모호성이 많이 발생하고 틀린 문장이 구문적으로 옳기 때문에 옳은 문장으로 인식되는 경우가 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어의 용언에 따른 문장 형태(문형)를 세분류하고 문장에 필수적으로 나타나는 명사구(NP[case])와 수의적으로 나타나는 명사구(NP[case])를 분류하여 분석을 시도하였다. 확장된 PATR II로 문법을 기술하여 동적인 파싱을 쉽게 제어할 수 있도록 하였다. 문형 정보는 한국어의 기본 구조를 자연스럽게 표현할 수 있기 때문에 그 자체를 기계번역을 위한 한국어 문법으로 설정하는 것이 타당하다고 생각된다.
본 논문은 문맥의 공기정보를 사용한 한국어 명사의 의미구분에 관한 연구이다. 대상 명사에 대한 문맥의 지엽적인 단어분포는 명사의 의미구분을 위한 의미적 특성을 표현하는데 충분하지 못하다. 본 논문은 의미별로 수집한 문맥 정보를 기저 벡터화 하는 방법을 제안한다. 정보의 중요도 측정을 통하여 의미구분에 불필요한 문맥정보는 제거하고, 남아있는 문맥의 단어들은 변별력 강화를 위하여 상의어 정보로 바꾸어 기저벡터에 사용한다. 상의어 정보는 단어의 형태와 사전 정의문의 패턴을 통해 추출한다. 의미 벡터를 통한 의미구분에 실패하였을 경우엔 훈련데이터에서 가장 많이 나타난 의미로 정답을 제시한다. 실험을 위해 본 논문에서는 SENSEVAL 실험집합을 사용하였으며, 제시한 방법으로 공기정보의 가공 없이 그대로 실험한 방법과 비교하여 최고 42% 정도의 정확률 향상을 나타내었다.
영어권에서는 통계적 기반 의미 오류 검사기에 대한 연구가 활발하게 진행되었으나 한국어에서는 자주 나타나는 오류를 중심으로 오류 단어를 검사할 문맥이나 공기정보를 갖는 규칙 기반의 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서는 표제어나 사전 기반 범주화 정보로 표현되고 있는 기존 문법 검사기의 성능을 개선하는 방안으로 한국어 명사 어휘 의미망인 KorLex를 활용하는 방법을 연구한다. 특히, 용언은 목적어나 주어에 사용되는 명사의 표제어가 의미 제약 조건으로 사용되는 예가 많다. 본 논문에서는 용언의 의미 제약 조건을 명사 표제어 단위에서 명사 의미 그룹(class) 단위로 확대하여 문법 검사기의 의미 오류 검사 규칙의 의미 오류 제약 조건을 일반화 하는 방안을 연구한다.
본 논문에서는 백오프 통계 정보를 이용하여 일반적인 복합명사 뿐만 아니라 외래어 미등록어를 포함한 복합명사도 잘 분해하는 방법을 제안한다. 본 시스템은 입력으로 형태소분석기가 내주는 많은 분석 후보들을 받는다. 단음절 명사를 포함한 분석 후보도 포함되므로 입력 분석 후보의 수는 대단히 많게 된다. 본 모듈의 주요 작업은 이 중에서 가장 좋은 분석후보를 선택하는 것이 된다. 미등록어가 포함된 경우 이에 부합되는 분석 후보를 잘 선택하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 이를 위해서 본 시스템에서 사용하는 주요 정보는 단어간 어휘 바이그램 통계정보이다. 또한 외래어 미등록어의 인식 정확성을 높이기 위해 음절 바이그램 정보도 이용한다. 통계정보는 대량의 품사 태깅 말뭉치에서 추출하였다. 데이터 부족 문제를 해소하기 위해서 우리는 백오프(back-off) 평탄화(smoothing) 기법을 이용하였다. 미등록어가 포함된 복합명사의 분석 후보의 수를 줄이기 위한 기술도 연구하였다.
시조는 우리의 삶에 역동적이고 정격화 된 치유의 활력을 제공한다. 본 연구는 시조가 명사로 끝나는 부분에서 발화하는 문학치료의 기능을 살펴보고자 하였다. 연구의 결과 시조의 종장에 사용된 명사는 서술어의 기능을 발화시키는 것이었다. 이 시조는 한 음보 단축된 11음보로 응집되면서도 12음보의 기능으로 발화되는 것이다. 이러한 시조의 기능 발화는 문학치료의 부호화에 대한 치료적 서술이다. 그래서 시조나 언어에서 서술하지 않고 명사만 언급해도 치유적인 부호화를 활성화시킬 수 있다. 그 이유는 시조의 명사가 인체에 끼어들어 주어가 되고 인체의 뉴런이 서술어가 되어 문장을 만들어내기 때문이다. 이때 뉴런의 핵이 명사로 들어온 정보를 분석하여 새로운 문장을 만들어낸 것을 인체가 인식하는 것으로 판단된다. 이러한 인식이 또한 인체에서 발화하는 치료의 기능인 부호화의 과정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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