The purpose of this study is to analyze the issues concerning feminine forms of nouns which indicates occupations in French. In distinguishing the French masculine and feminine forms, many linguistic issues about feminizing occupational nouns became a hot issue among scholars. However, reasonably logical and effective methods to solve such issues are not suggested yet. The first part is focused on how the feminine forms were historically altered to investigate changing process of nouns representing jobs. Through this, we found that the occupational nouns' feminization is quite related to the social big changes, the woman's social condition and reality reflecting on languages periodically. We discussed the important factors deciding such changes, such as semantic, linguistic and sociolinguistic causes, in the second part of the study. And we mentioned issues which can be suggested in investigating grammatical rules of the feminine form of occupational nouns. The last part is on plans to learn the feminine form of occupations in an effective way. The language is being developed while it is closely related with social and cultural environment of people who use the languages. In this meaning, occupational nouns' feminization is a good example which can reflect chronological and social changes. Through the thesis, we know that it is not enough to provide explanation of changes of feminine occupational nouns about the woman's social roles' alteration. We just hope it can be at least a small help in doing more systematic and deeper analysis which can show the fact that languages reflect the phenomenon of social changes.
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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pp.123-136
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1999
자연언어처리 분야에서 형태소 분석은 가장 기본적인 단계로서 응용 시스템의 목적에 따라 사용되는 형태소 분석기의 수준과 사용 정보가 달라진다. 기존의 형태소분석기의 기능을 다른 목적을 지닌 응용 시스템에서 사용하려 할 때, 분석수준과 사용정보의 이질성으로 인해 변경 또는 확장하는데 많은 어려움이 있다. 이러한 형태소 분석기의 변경과 확장에 대한 다양한 요구를 수용하기 위한 방법으로서 재사용가능한 모듈화된 형태소 분석기의 구현을 제안한다. 모듈화된 형태소 분석기는 구성 요소인 모듈들의 독립성과 재사용성을 보장하기 때문에 확장과 보수가 쉽고, 특정한 요구사항에 대하여 새로운 형태소 분석기를 구현하는데 기존의 모듈들을 사용함으로써 시스템의 개발 시간을 단축시킨다. 본 논문에서는 이러한 모듈들의 사용성을 보여주기 위해 전처리기, 형태소 분석기, 명사 추출기, 태거 등을 하나의 시스템 안에 모듈화된 개념으로 구현하였고, 형태소 분석기는 사전, 음운 변화 처리, 결합 검사, 분석 알고리즘 등을 모듈화하여 재사용할 수 있다는 것을 보여준다.
휴대폰에서 문자 메시지 전송 기능은 현대인들에게 매우 편리한 새로운 형태의 의사소통 방식이다. 반면에 문자 메시지 기능을 악용한 광고성 문자들이 너무 많이 쏟아져서 휴대폰 사용자들은 스팸 문자 공해에 시달리는 심각한 부작용을 낳게 되었다. 광고성 문자를 발송하는 사람들은 문자 메시지가 자동으로 차단되는 것을 회피하기 위해 한글 문장을 다양한 형태로 변형하거나 왜곡시키고 있으며, 이러한 문자 메시지를 자동으로 차단하기 위해서는 변형되거나 왜곡된 문장들을 정상적인 한글 문장으로 정규화하는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 변형되거나 왜곡된 광고성 문자 메시지를 정상적인 문장으로 정규화하고 정규화된 문장으로부터 자동 띄어쓰기 및 복합명사 분해 과정을 거쳐 키워드를 추출하기 위한 방법을 제안하였다.
문장 안에서 한 단어가 가지는 올바른 의미를 얻기 위해 모듈화된 신경망을 이용하였다. 앞부분에 놓인 신경망은 코호넨 신경망으로 사용자의 지도가 개입되지 않은 상태로 자율학습(Unsupervised learning)이 이루어지고, 뒤에 놓인 신경망은 앞에서 결과로 얻은 2차원의 자기 조직화 형상지도(Self-organizing feature map)를 바탕으로 역전파 신경망을 이용한 지도학습(Supervised learning)을 하게 하였다. 입력 자료는 구문분석된 문장의 조사 정보를 활용하여 입력 위치를 정해준 명사의 의미표지와 동사의 의미표지를 사용하였다. 중의성이 있는 단어를 가지는 문장은 중의성의 가지수 만큼 테스트 입력 자료가 되어 신경망을 통과하여 의미를 결정하도록 한다.
본 논문에서는 실용적인 기계번역 시스템을 위하여 다양한 입력 형태에서 나타나는 여러 현상을 전처리하는 기법을 설명한다. 전처리기는 문장 분리, Title 및 나열문 인식, HTML Tag의 처리, 하이픈처리, 숫자 표현 처리, 대소문자의 정규화, 고유명사 인식, 복합단위 인식 등을 수행하여 형태소 분석기의 처리 부담을 줄인다.
이 논문에서는 국지적인 대명사의 해결을 위한 이론적인 틀로 널리 알려진 중심화이론의 여러 이론적인 장치들을 정보포장이론에 도입함으로써 정보포장이론을 통제 정보포장이론이라는 새로운 담화의미론으로 발전시킬 수 있음을 보이고자 한다. 이로써 한국어 담화상에 나타나는 대명사의 선행사 탐색이 상당히 설득력있게 이루어질 수 있음을 보인다. 이를 위해 먼저 제한된 영역대화라 할 수 있는 호텔예약대화에 나타나는 영대명사의 특성에 대해 논의한다. 이어서, 대명사 해결과 관련하여 정보구조가 중심화이론의 주요 구성요소인 전향적 중심리스트 서열 구성에 직접 반영되어야 함을 보인다. 마지막으로 대명사의 선행사는 대명사를 담화통어할 수 있는 위치에 있어야 한다는 담화통어제약을 제안하여 광역대화에 나타나는 명시적인 대명사의 해결을 위한 하나의 대안을 제시한다.
개인화 서비스를 효과적으로 제공하기 위하여 사용자의 관심사를 이해하는 것은 매우 중요하다. 최근 많은 연구들이 사용자의 관심사를 이해하기 위하여 오픈 디렉토리 프로젝트를 이용하여 그 관심사를 주제별로 분류하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 더욱 정확하게 이해하기 위하여 명사로 표현되어 있는 오픈 디렉토리 프로젝트를 동사 레벨로 확장하는 기법을 제안한다. 또한 실험 결과를 통하여 제안된 기법이 디렉토리와 연관된 동사를 효과적으로 확장하였음을 입증한다. 확장된 오픈 디렉토리 프로젝트는 사용자의 관심사를 동사 레벨로 이해하도록 함으로써 다양한 개인화 서비스에 활용될 것이다.
목적 : 언어기능의 지도화(language mapping) 및 우세반구 결정에 있어서 기능적 자기공명영상의 유용서을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 자원자 10명(남자 6명, 여자 4명, 오른손잡이 7명, 왼손잡이 3명)을 대상으로 단어생성 과제(명사만들기, 동사만들기)와 판단과제를 이용하여 언어영역의 활성화를 유도하였다. 1.5T 초진도 자기공명영상장치에서 EPI로 BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며, 여앙후처리는 SPM 분석 프로그램을 이용하였다. 기능적 영상은 2번의 활성기와 3번의 휴식기를 번갈아 시행하였고 스캔 시간은 각각30초였으며 총 영상획득시간은 162초였다. 유의수준 p<0.001을 기준ㅇ로 자극 과제에 따라 활성화된 뇌영역을 분석하였고 반구별로 활성화된 화소의 수를 측정하여 편재화지수(lateralization index)를 구하였다. 결과 : 왼손잡이 1명을 제외한 9명에서 성공적으로 기능적 영상을 얻었으며 양측 전운동영역(premotor area), 하전두회, 두정엽, 중측두회 등의 여러 영역에서 활성화 신호가 나타났다. 오른손잡이의 경우 편재화지수는 평균 0,64(0.16~1)로 모두 좌측으로 편재화 되었다. 과제별로는 동사만들기 과제가 명사만들기 및 판단 과제에 비해 언어 영역의 활성화가 많았고 편재화지수의 값도 높았다. 결론 : 기능적 자기공명영상은 언어영역의 뇌기능지도화 및 우세반구 결저에 있어서 유용한 검사 방법이 될 수 있으리라 생각된다.
영어 웹 문서를 한국어로 기계번역을 하기 위해서는 HTML 태그를 번역 대상 문장과 분리하는 처리가 필요하다. HTML 태그를 단순히 제거하는 것이 아니라 대상 문장의 기계번역이 종료된 후에 같은 형태의 한국어 웹 문서로 복원하기 위한 방안이 마련 되어야 한다. 또한 문서 전처리기에서는 영어 형태소해석기의 성능을 높이기 위하여 번역 단위가 되는 문장의 인식 및 분리, 타이틀의 처리, 나열된 단어의 처리, 하이픈 처리, 고유명사 인식, 특수 문자 처리, 대소문자 정규화, 날짜 인식 등을 처리하여 문서의 정규화를 수행한다.
본 연구에서는 정보검색시스템의 성능향상을 위하여 기존에 연구되었던 다양한 어절 분석 기법들을 바탕으로 어절 분석 속도의 최대화, 형태소 분석기의 모듈화 및 구조화 그리고 형태소의 정확한 분석을 위한 한국어 어절 분석 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 어절 분석 속도를 높일 수 있는 최적의 알고리즘을 구현하였으며, 모듈화된 하부 시스템의 유기적이고 효율적인 결합에 중점을 두로 각 모듈별 성능 및 속도 검증이 가능하도록 하였다. 또한, 재귀적 복협명사 분석을 탈피하여 시스템 부하를 줄이고 다층적 수사 패턴 인식에 기반한 수사 형태소 분석 시스템을 개발하였다. 개발된 어절 분석 시스템을 이용하여 색인 시스템을 구성하고 이를 기반으로 실험을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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