문장의 논리적인 내적이며 형식적이라고도 말하여지는 구조는 단순한 구문론적인 것이라기 보다는 우리의 외적 세계 이해의 범주라고도 말하여져 왔다. 이러한 이해에는 검증이 어렵다는 이유에서 쉽게 받아들일 수 없는 점이 있으나, 실제의 언어 이해에서 부인 할 수 없는 작용을 하는 것은 어쩔 수 없다. 원자 문장에서의 이러한 논리적인 제약이라고도 말하여지는 것은 거의 형이상학적인 측면이 있더라도 언어의 수학적인 성질로 받아들이지 않을 수 없다. 그래서 여기에서는 원자 문장 형성에서의 수학적인 성질들을 말하여 보고자 한다.
다중문서요약에서는 단일문서요약과 달리 문장간의 중복도를 측정하는 방법이 요구된다. 기존에는 중복된 단어의 빈도수를 이용하거나, 구문트리 구조를 이용한 방법이 있으나, 중복도를 측정하는데 도움이 되지 못하는 단어와, 구문분석기 성능에 따라서 중복도 측정에 오류를 발생시킨다. 본 논문은 주절 종속절의 구분, 문장성분, 주절 용언의 의미를 이용하는 문장간 중복도 측정방법을 제안한다. 위의 방법으로 구현된 시스템은 기존의 중복된 단어 빈도수 방식에 비해 정확율에서 56%의 성능 향상이 있었다.
이 논문에서 문장특성을 파악하는 방법으로 주로 이용한 것은 특정문자의 출현율이다. 어떤 사람이나 그 글 속에는 자신의 개성이 들어있다. 문장의 길이를 비롯하여 문장의 구조나 어휘량, 유의어 중에서 선호하는 글자, 평서문이나 의문문의 사용, 품사의 사용, 문두나 문말에 오는 글자 등에서 각각의 개성이 드러난다. 그 중에서도 접속사나 조사, 접두어, 접미어 등 상대적으로 의미적인 요소보다는 형식적인 요소에 가까운 영역예서 문장의 특성이 두드러지는 것으로 보고되어 있다. 이런 특징을 이용하여 화랑세기의 저작자의 진위추론을 시도하고자한다.
말뭉치를 구성하고 있는 문장들 사이의 관계가 반영된 시각화는 말뭉치 전체의 구조나 유사의미 문장군의 분포 등을 파악하는데 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는, 유사한 의미를 가지는 문장들은 서로 가까이에 분포하도록 시각화되어야 한다는 제어조건을 사용자가 제공했을 때, 해당 조건이 만족되도록 2차원 공간에 말뭉치의 각 문장을 시각화하는 기법을 소개한다.
본 논문은 기존의 수화 발생 시스템이 갖는 처리 성능의 한계와 신체요소의 움직임에 대한 문제점을 지적하고, 이를 개선하기 위해 하이퍼 수화문장을 제안한다. 하이퍼 수화문장은 기존 수화문장의 구조를 확장하여 수화단어와 신체효소의 동작기호로 구성된 수화문장이다. 제안한 하이퍼 수화문장 생성 방법에 따라 하이퍼 수화어절을 연결하여 수화동작을 합성하고 수화문장에 대한 아바타의 움직임을 실제 수화자와 유사하게 생성하는 시스템을 보인다.
영어와 한국어의 통사구조의 차이로 인하여, 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생의 영어 문장 유형에 따른 통사 처리에 있어 차이가 있을 것이다. 네가지 영어 문장 유형, 수동태, 관계사절, 물주구문, 가정법 구문 등으로 문장 완성 과제를 실험하여 이중언어자와 비이중언어자의 문장완성 시간과 오류율을 측정하였다. 실험 결과 비이중언어자인 한국 대학생은 다른 문장 유형에 비하여 물주구문에서의 통사처리 수행에 있어 이중언어자와 유의한 차이를 보였다. 이로부터 이중언어자와 한국 대학생의 영어 문장의 통사 정보처리의 자동화 및 어순효과 정보와 생물 주어(word animacy)구문 단서, 즉 대부분의 주어는 살아있는 사물의 명사로 이루어져 있다는 단서(Gass, l987)의 사용에 대하여 논의하였다.
영한 기계번역에서 긴 문장은 분석 복잡도가 높아서 정확하게 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 영어 구문 분석의 정확성을 향상시키기 위해서 긴 문장을 구성하는 쉼표의 역할을 자동적으로 판단하는 방법을 연구하였다. 쉼표는 긴 문장을 구성할 때 많이 사용되며 하나의 긴 문장을 만들 때 다양한 역할을 한다. 긴 문장을 분석할 때 쉼표에 의해 분할되는 부분을 독립적으로 분할하고 쉼표의 역할에 따라 분석된 결과를 적절하게 결합한다면 보다 빠르고 정확하게 주어진 문장 구조를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 쉼표의 용도가 표시된 말뭉치로부터 분포 차이를 이용하여 쉼표 분류 규칙을 생성한다. 실험을 통해 논문에서 제시한 방법과 다른 학습방법에 의한 쉼표 분류의 정확도를 비교하여 본 논문에서 제시한 방법이 실용적 가치가 있음을 보인다.
한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하는 SOV 구조의 언어이다. 또한, 조사나 어미와 같은 기능어의 발달은 물론 관형절은 내포하는 문장이 주류를 이룬다. 따라서 한국어의 구문분석은 부착에 따른 많은 구문 모호성이 발생하게 된다. 본 논문에서는 조건단일화 기반의 CFG문법을 기술하고 문형을 구문 제약으로 하여 구문모호성을 해결하는 방안을 제시한다. 문형은 한국어의 특성을 용언의 하위범주화에 맞게 재분류한 문장의 구조적 유형을 말한다. 본 논문에서 제안하는 문형은 동사와 형용사를 구분하여 39가지로 설정하였다. 이런 문형 정보를 이용하여 관형형 어미를 갖는 용언이 최대의 정보를 가지도록 함으로써 관형절에서 발생하는 부사 및 체언구 부착의 문제가 해결된다. 또한 문형은 이중주어나 이중 목적어 문장을 처리할 수가 있어 한국어에서 발생하는 많은 구문모호성을 해결할 수 있다.
피봇 기계번역 시스템하에서 자연스런 출력문 생성을 위한 문체선정 문제는 표층 구문정보를 배제한 언어에 의존하지 않는 중간표현의 특성과 언어마다 문화적 차이에서 기인한 사고.발상의 차이로 인해 큰 어려움을 갖는다.본논문은 이들 문제점들을 해결하기 위한 시도로 첫째,출력문의 자연스런 문장구조를 크게 좌우하는 태의 화용적.문체적 결정과 한국어의 심한 피동 제약 가운데서의 태의 생성,둘째,한국어 특유의 표현양식을 위한 문장구조 변경,마지막으로 출력문에서 기능어의 의미 애매성을 제거하기 위한 실질어를 이용한 의미보완 등을 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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