In this thesis. we present a new method for inducing a probabilistic dependency grammar (PDG) from text corpus. As words in Korean are composed of a set of more basic morphemes, there exist various dependency relations in a word. So, if the induction process does not take into account of these in-word dependency relations, the accuracy of the resulting grammar nay be poor. In comparison with previous PDG induction methods. the main difference of the proposed method lies in the fact that the method takes into account in-word dependency relations as well as inter-word dependency relations. To access the performance of the proposed method, we conducted an experiment using a manually-tagged corpus of 25,000 sentences which is complied by Korean Advanced Institute of Science and Technology (KAIST). The grammar induction produced 2,349 dependency rules. The parser with these dependency rules shoved 69.77% accuracy in terms of the number of correct dependency relations relative to the total number dependency relations for best-1 parse trees of sample sentences. The result shows that taking into account in-word dependency relations in the course of grammar induction results in a more accurate dependency grammar.
본 논문은 한국전자통신연구소에서 개발 중인 DB서버용 클라이언트 도구인 한마당에서 객체 저장을 위해 사용하는 한마당 스크립트의 문법을 기술하였다. 한마당은 클라이언트 서버 형태로 관계형 DBMS를 접근하는 도구로서 OSF(Open Software Foundation)의 DCE(Distributed Computing Environment)를 최종 목표환경으로 한다. 본 논문에서는 한마당 스크립트의 문법과 함께 이의 사용 예와 예제에 의하여 생성된 화면을 소개하였다.
Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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v.5
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pp.53-65
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2002
독일어의 관계대명사는, 선행사의 반복과 그에 결부된 일치 규정을 철저하게 따름으로써 가능한 한, 언어의 모호성을 배제하려 한다. 이에 반해 한국어에서는 그런 것이 전혀 필요하지 않다. 독일어의 관계대명사에 해당하는 부가어 문장이 항상 그의 관계어/선행사 앞에 위치하기 때문이다. 이 때문에 양측의 (모국어)화자는 심각한 언어간섭 현상에 빠지기 마련이다 그들의 차이가 서로에게 너무 큰 까닭이다. 이러한 대립적인 어려운 문제들은, 일면에서는 전치성과 후치성이란 언어 특성을 익히고, 다른 일면에서는 한국인이 번역에서 독일어의 관계대명사에 결부된 구조를 완전히 생략함으로써 극복될 수 있다. 독일어나 한국어처럼 상호 대립적으로 발달한 언어를 정복하기 위해서, 가장 좋은 방법으로는 문장 자체를 한 단어처럼 익히는 것이다. 이것은 또한 서술을 위한 표현능력을 신장하는데도 효과적이다. 이에 따른 문법을 따로 배워야 한다는 생각은 전혀 필요하지 않다. 왜냐하면 언어습득장치는 모든 것을 언제나 문법적/체계적/분석적으로 수용하기 때문이다.
The goal of this paper is the pedagogical application of a Korean Spell/Grammar Checker to the web-based language learning system for Korean writing. To maximize the efficient instruction of our learning system \\`Urimal Baeumteo\\` we have to improve our Korean Spell/Grammar Checker. Today the NLP system\\`s performance defends on its semantic processing capability. In our Korean Spell/Grammar Checker. the tasks accomplished in the semantic level are: the detection and correction of misused derived and compound nouns in a Korean spell-checking device and the detection and correction of syntactic and semantic errors in a Korean grammars-checking device. We describe a common approach to the partial parsing using collocation rules based on the dependency grammar. To provide more detailed semantic rules. we classified nouns according to their concepts. and subcategorized verbs referring to their syntactic and semantic features. Improving a Korean Spell/Gl-Grammar Checker makes our learning system active and intelligent in a web-based environment. We acknowledge the flaws in our system: the classification of nouns based on their meanings and concepts is a time consuming task. the analytic unit of this study is principally limited to the phrases in a sentence therefore the accurate parsing of embedded sentences remains a difficult problem to solve. Concerning the web-based language learning system. it is critically important to consider its interface design and structure of its contents.
Kim, Han-Kyong;Na, Hwi-Dong;Lee, Jin-Ji;Lee, Jong-Hyeok
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.15
no.12
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pp.993-997
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2009
Clustering is well known method and that can be used in statistical machine translation. In this paper we propose a corpus clustering method using syntactic structure and POS information of dependency grammar. And using this cluster language model as additional feature to phrased-based statistical machine translation system to improve translation Quality.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.231-236
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1999
시간표현은 문장에서 다른 명사와 결합하여 복합어를 이루는 경우가 있고, 용언과 결합하여 시간 부사의 역할을 하는 경우가 있는데, 이는 구문 분석에 있어서 중의적 해석이 두드러지며, 그 결과 구문 분석의 오류를 빈번히 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 시간 관계의 표현을 대량의 말뭉치로부터 획득하고 이들을 부분문법(local grammar)으로 표현한 후, 이것을 FST(Finite State Transducer)를 이용하여 부분 구문분석을 하고자 한다. 이를 위해 5천만 어절의 말뭉치에서 259개의 시간 단어를 추출하였고, 시간 단어들의 의미적 또는 기능적 사용에 의해서 26개의 어휘 범주로 분류하고 각 범주들의 결합관계를 일반화하였다. 실험을 통하여 인식을 위한 시간표현의 결합관계는 최고 97.2%의 정확률을 보였고, 품사태깅에 있어서는 평균 96.8%의 정확률을 보였다. 이는 시간 표현의 결합관계가 부분 구문분석에 있어서 유용한 정보임을 보여준다.
본 논문에서는 한국어 문장형성원리를 간결하게 제시할 수 있도록 X-바 이론의 중심어 개념을 도입한 한국어 자질기반 문법을 제안한다. 제안하는 문법은 어절에 관계없이 나타나는 한국어의 문법현상을 명확히 설명할 수 있도록 어절 대신 형태소를 기본단위로 한다. 그리고, 한국어의 구문범주가 지닌 의미정보와 기능정보를 자질을 이용하여 독립적으로 표현하며, 구문범주간의 결합관계를 바탕으로 하는 자질연산을 수행하여 문장을 분석한다. 또한, 한국어의 부분자유어순과 생략현상에 대해 견고하게 분석할 수 있도록 자질연산을 이진결합중심의 CNF(Chomsky Normal Form)로 제한한다. 이렇게 구성된 한국어 자질기반 문법은 규칙을 직관적이고도 간단하게 기술하며, 한국어의 다양한 문장들을 견고하게 분석한다. SERI Test Suites 97과 신문기사에서 746문장을 추출하여 실험한 결과 94%~99%의 적용율을 보였다.Abstract In this paper, we propose a Korean feature-based grammar(KFG) which adopts the X-bar theoretic notion of headedness for a precise representation of Korean syntactic structure. In order to explain various language phenomena in a given sentence, we use not the word but the morpheme as a constituent unit of KFG. We use features manifesting both the syntactic information and the semantic information of Korean syntactic categories, and feature operations based on the association relationship between two categories. In addition, we restrict feature operations to CNF(Chomsky Normal Form) binary form, which provides a robust representation for properties in Korean such as the frequent ellipsis and the partial free-order. The KFG is intuitive, simple, and versatile in representing most Korean sentences. The experimental result shows 94%~99% coverage on 746 sentences extracted from SERI Test Suites 97 and newspaper sentences.
This paper proposes a human action recognition scheme to recognize nonverbal human communications automatically. Based on the principle that a human body action can be defined as a combination of multiple articulation movements, we use the method of inferencing stochastic grammars to understand each human actions. We measure and quantize each human action in 3D world-coordinate, and make two sets of 4-chain-code for xy and zy projection plane. Based on the fact that the neighboring information among articulations is an essential element to distinguish actions, we designed a new stochastic inference procedure to apply the neighboring information of hands. Our proposed scheme shows better recognition rate than that of other general stochastic inference procedures. ures.
In this study, elementary students' science communication competence was investigated based on the grammatical features expressed in their language-use in classroom discourse and science writings. The classes were designed to integrate the evidence-based reasoning framework and traditional learning cycle and were conducted on fifth graders in an elementary school. Eight elementary students' discourse data and writings were analyzed using lexico-grammatical resource analysis, which examined the discourse text's content and logical relations. The results revealed that the student language used in analyzing data, interpreting evidence, or constructing explanations did not precisely conform to the grammatical features in science language use. However, they provided examples of grammatical metaphors by nominalizing observed events in the classroom discourses and those of causal relations in their writings. Thus, elementary students can use science language grammatically from science language-use experiences through listening to a teacher's instructional discourses or recognizing the grammatical structures of science texts in workbooks. The opportunities in which elementary students experience the language-use model in science learning need to be offered to understand the appropriate language use in the epistemic context of evidence-based reasoning and learn literacy skills in science.
Phonological awareness is a metalinguistic awareness ability of phonology and is known to predict language skills, such as reading and vocabulary skills. The purpose of this study was to investigate the relationship between phonological awareness, phonological processing, and language skills in 4- to 6-years-old typically developing (TD) children and children with language delay (LD). A total of 32 children (TD=18, LD=15) participated in this study. They performed a phonological awareness task consisting of counting, deletion, and discrimination at syllable level. Nonword Repetition, Digit Backward, Receptive & Expressive Vocabulary Test, and Grammaticality Judgment Task were performed to analyze the correlation between phonological awareness, phonological processing, and language ability. A multiple stepwise regression analysis was performed to examine the phonological awareness subtasks that predict language ability. In the TD group, the syllable categorization task significantly predicted the receptive vocabulary and the performance of the Grammaticality Judgment Task. The LD group showed that the syllable counting task significantly predicted the receptive vocabulary, the expressive vocabulary, and the performance of the Grammaticality Judgment Task. The results showed that the phonological awareness performance was significantly different between the two groups. Further, correlation analysis and regression analysis showed different results for each group. The result of the phonological awareness performance predicted the language ability of each group significantly, suggesting the importance of the meta-linguistic awareness ability of phonology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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