• 제목/요약/키워드: 문법 제시

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확장된 PLR 문법의 테스팅 (Testing of Extended PLR Grammars)

  • 이경옥
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권1호
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    • pp.51-53
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    • 2010
  • 확장된 PLR 문법은 LR 문법의 넓은 범위의 부분 문법 클래스이면서 LL 문법의 장점을 갖는 문법 클래스이다. 한편 주어진 임의의 문법에 대한 확장된 PLR 문법의 테스팅 알고리즘은 아직까지 제시되지 않았다. 본 논문에서는 확장된 PLR 문법에 관한 테스팅 알고리즘을 제시한다.

LL 커버링 변환에 관한 통합 모델 (A unified model of the LL covering transformations)

  • 이경옥
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권1호
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    • pp.138-141
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    • 2006
  • LR 문법의 부분 클래스인 k-transformable 문법, PLR 문법, 확장된 PLR 문법은 LL 문법으로의 커버링 변환이 존재하는 클래스이다. 한편 이들 클래스에 대한 LL 커버링 변환 방법은 모두 다른 정형식에 근거하기에, 제시된 LL 커버링 변환간의 관련성은 명확하지 않다. 본 논문에서는 LL 커버링 변환에 관한 통합 모델을 제시한다. 기존 클래스에 대한 변환 방법들은 제시된 모델의 특정한 예로서 생성된다.

ALE를 이용한 한국어 문법의 설계 (A Design for Korean Phrase Structure Grammar(KPSG) in ALE)

  • 최운호;장석진
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.217-221
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    • 1998
  • 본 논문에서는 한국어의 전산처리를 위한 문법 모형 개발의 일부분으로 HPSG에 기반한 문법 모형의 개발을 시도한다. 문법 모형의 개발에는 ALE(Attribute Logic Engine)를 이용하며, 보문 구조와 보조 용언 구문을 분석하기 위한 사전구조 및 문법 규칙을 제시한다. 그리고 문의 종류 (Sentence Type:ST)와 문계(Sentence Level: SL), 시제, 존대 등을 분석해서 표상하기 위한 유형 계층 및 어휘부, 문법 규칙, 문법 원리 등을 제시한다.

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LL 문법으로의 커버링 변환의 단순화 (Simplification of Covering Transformation into LL Grammars)

  • 이경옥
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제37권6호
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    • pp.319-322
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    • 2010
  • 확장된 PLR 문법은 LR 문법의 부분 클래스로서 LL 문법에 대한 커버링 성질을 만족하는 변환이 존재하는 현재까지의 가장 큰 문법 클래스이다. 본 논문에서는 확장된 PLR 문법에 대한 기존 커버링 문법 변환을 단순화시키는 커버링 문법 변환을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 커버링 문법 변환은 기존의 4개의 규칙 유형을 3개의 규칙 유형으로 축소시킨다.

LL($textsc{k}$) 커버링 문법의 확장 (An Extension of LL($textsc{k}$) Covering Grammers)

  • 이경옥;최광무
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권8호
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    • pp.1028-1038
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    • 1999
  • 본 논문에선 LR 문법의 부분 클래스를 동치인 LL 문법으로 변환하는 방법을 제시한다. 이 변환이 적용 가능한 문법을 확장된k`-transformable 문법이라 정의한다. 변환된 문법은 left-to-right 커버의 성질을 만족한다. 기존 연구에서 제시한 변환 방법은 LR 문법의 부분 클래스인 {{{{k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 LL 문법으로 바꾼다. 이 논문에서 제시하는 새로운 변환 방법의 적용 가능한 문법의 범위는 k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 포함한다. 기존의 커버링 성질을 만족하는 LL로의 문법 변환은 보편적인 LR 파서의 행동을 시뮬레이션하여 얻어진다. 이 과정에서 쉬프트, 리듀스 행동 이외에 무한의 가능성을 가진 스택 스트링의 유한 표현을 위해 리덕션 심볼에 대한 예상 행동이 추가된다. 본 논문에서는 파싱 문맥을 나타내는 LR 아이템들을 기존의 스택 스트링 표현 형태에 추가하여 스택 스트링 표현법을 정제하고, 리덕션 심볼에 대한 예상 방법을 확장하는 정형식을 제시한다. 이에 근거하여 LL 커버링 문법이 존재하는 클래스를 확장된 {{{{k`-transformable 문법으로 확장시킨다.Abstract A new transformation of a subclass of LR(k`) grammars into equivalent LL(k`) grammars is studied. The subclass of LR(k`) grammars is called extended k`-transformable. The transformed LL(k`) grammars left-to-right cover the original LR(k`) grammars. Previous transformations transform k`-transformable and PLR(k`) into LL(k`). The new transformation is more powerful in that it handles the extended k`-transformable subclass of LR(k`), which strictly includes k`-transformable and PLR(k`) classes. The previous covering transformations into LL grammars are obtained by simulating the actions of the conventional LR parser. Specially, a predict action of reduction goals is added to the action set in order to finitely represent stack string. In this paper, the stack string representation is refined by adding LR items to represent a parsing context, and the prediction of reduction goal is extended by generalizing the prediction formalism. Based on them, the previous grammar classes with LL({{{{k`) covering grammars are extended to extended k`-transformable grammars.

초급 한국어 교재에서의 문법 항목 제시 양상 (Presentation of Grammar Items in Korean Coursebooks for Beginner Level)

  • 박은하
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.650-660
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    • 2017
  • 본고는 한국어 교재의 초급 단계에 나오는 문법 항목을 조사․분석한 연구로, 우선 문법 항목을 아우르는 명칭을 비롯한 한국어 문법 항목에 대한 논의를 하고 본격적으로 문법 항목의 제시 양상을 살펴보았다. 교재에서 사용하는 문법의 명칭이 예전에는 다양하였으나 연구 대상의 교재에서는 거의 동일하게 칭하고 있다. 그러나 교재마다 문법 항목의 내용 및 범위가 달라서 공통적으로 다루는 문법 항목의 개수는 적었다. 문법 항목의 제시 양상은 크게 표기 방식과 내용 기술로 나누어 살펴보았다. 표기 방식에서는 표시유형, 배열순서, 선행요소 표시 등을, 내용 기술에서는 문법의 의미를 비롯하여 기술한 범위와 내용을 주로 조사하였다. 조사 결과, 제시 양상 중 표시유형이 다양하게 나타나므로 간단하면서 배열순서나 부호가 달리 사용되지 않는 대표 형태로 제시할 것을 제안하였다. 또한 내용 기술에서도 교재마다 의미 기술을 비롯한 내용의 범위도 다르게 제시되어 있었다. 이와 같이 달리 제시되는 것은 교재 제작과 관련하여 다양한 원인이 있을 수 있으나 의미 기술, 결합 및 제약 정보는 기본적으로 유사하게 제시하고 나머지는 추가하는 방식을 채택할 것을 논의하였다.

트리 접합 문법의 LR파싱 알고리즘 (A LR Parsing Algorithm for Tree Adjoining Grammar)

  • 한성국
    • 인지과학
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    • 제6권3호
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    • pp.41-63
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    • 1995
  • 트리접합문법의 LR상향식 파싱 방법을 제시한다.먼저 트리접합문법의 형식특성을 기술하기 위한 접합규칙 시스템을 도입하여 파싱과정을 효율적으로 수행할 수 있게 한다.트리접합문법은 문맥의존성을 갖고 있는데,접합 순간은 문맥자 유문법 체계로 기술할 수 있음을 보이고,이러한 특성을 기반으로 상향식 파싱방법을 유도한다.본 논문에서 제시한 LR상향식 파싱방법은 트리접합문법에 문맥자유문법의 파싱방법을 변형하여 적용할 수 있음을 보인다.

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한글 구 구조문법(KPSG):단일화 문법의 형식화에 의한 국어의 문법계산

  • 정희성
    • ETRI Journal
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    • 제11권2호
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    • pp.150-176
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    • 1989
  • 인간과 컴퓨터의 대화(interaction)에 있어서 가능하다면 인간이 쓰는 언어로 인간이 원하고자 하는 소정의 작업을 지시하고 그 출력을 제공받을 수 없을까하는 목표를 두고 세계각국이 모국어의 컴퓨터처리 이론 및 알고리즘개발에 열중하고 있다. 이 논문은 우리의 국어인 한글을 컴퓨터가 처리하는 지적처리를 목표로, 연구중인 한글 이해 시스팀의 구축을 위한 이론과 그 처리 알고리즘에 대해서 논하고 있다. 구체적으로는 최신의 이론언어학의 문법이론을 도입하여 국어의 언어현상에 대한 형식화 모델을 제시하고 있다. 우리의 모델은 각각의 이질적인 언어현상에 대한 지식을 통일적 지식표현과 그 이용법을 체계적으로 기술하고 있다. 그 결과 우리의 접근법이 세계 어느 언어권의 형식화 수준보다 선진하고 있음을 제시한다.

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부분 문장 분석을 이용한 한국어 문법 검사기 구현 (Implementation of a Korean Grammar Checker using Partial Sentence Analysis)

  • 김현진;심철민;권혁철
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.469-475
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    • 1996
  • 이 논문은 형태소 사이의 문법 관계(Grammar Relation)에 기반하여 형태소 간의 의존 관계를 규정하고, 이를 바탕으로 의미 오류와 문체를 검증하는 문법 검사기를 제시한다. 이 방법으로 다수 어절에 걸친 의미적 오류 뿐만 아니라 번역체 문구와 뜻의 전달을 어렵게 하는 문구 등과 같이 문장을 힘없게 만드는 문체 오류를 검증한다. 또한 이러한 오류를 검증하기 위한 지식베이스의 구현과 의존 문법(Dependency Structure Grammar)을 이용한 부분 문장 분석 알고리즘을 제시한다. 이 논문에서 제시한 문법 검사기는 향후 파싱 등의 문장 분석에 중요한 자료로 이용될 것으로 기대한다.

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단어간 의존관계에 기반한 언어모델링 (Language Modeling based on Inter-Word Dependency Relation)

  • 이승미;최기선
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.239-246
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    • 1998
  • 확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.

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