• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.503-510
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• 1992

복합어는 여러개의 단어가 하나의 의미론 나타내는 단어를 말한다. 이 논문에서는 번역시 구성단어들의 의미의 합이 아닌 다른 또 하나의 의미를 나타내는 단어를 대상으로 한다. 이러한 복합어는 구문해석 단계에서 많은 애매성의 원인이 되며, 유형에 따라 숙어 처럼 새로운 의미로 항상 같이 쓰이는 복합어와 복합어의 형성이 복잡하여 규칙으로서 단어를 이해할 필요가 있는 단어로 구분할 수 있다. 첫번째 유형은 단어의 형성이 단순하여 하나의 사전 엔트리로 등록될 수 있다. 이때 이들 복합어가 가지는 개별 어휘 규칙을 같이 사전에 등록하여 사전을 효과적 이용할 수 있다. 두번째 유형은 규칙에 의한 처리를 하여야 한다. 이러한 복합어에 대한 인식을 구문분석이전에 행함으로서 적은 노력으로 복합어로 인한 전체 문장의 애매성을 감소시키고, 문장내 단어의 수를 감소시킴으로서 전채 번역시스템의 효율을 증대하며, 복합어의 처리는 번역문을 자연스럽게 생성하는 데 큰 효과를 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.163-165
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• 2004

복합어의 추출은 정보 검색 및 온톨로지 분야의 연구에 있어서 중요한 비중을 차지하고 있다. 이 분야의 연구는 언어학적인 필터링 및 통계적 기법에 기반 한 연구와 최근의 문맥정보 및 사전 점보를 이용하는 기법 등으로 구분될 수 있다. 복합어를 정보 검색 및 온톨로지 분야에 응용하기 위해서는 복합어의 정확한 추출뿐만 아니라 그 복합어가 문서를 표현할 수 있는 정도를 측정하는 기법이 필요하다. 특히 정보검색 분야에서는 추출된 복합어에 대해 어떻게 가중치를 부여할 것인 가가 중요한 문제이다. 본 논문에서는 연관률(Association Ratio)에 기반 하여 복합어를 추출하고, 추출된 복합어에 대친 적절한 가중치를 부여함으로써 검색 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.6
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• pp.1-21
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• 2002

'임시복합명사'는 명사 하나 하나의 의미가 개인의 머릿속에 저장되어 있지만, 이들이 결합해서 생긴 단어가 일반적인 언어사전에 등록되어 있지 않고 문맥에 따라 새로운 의미가 형성되어서 결합된 명사를 의미한다. 따라서 이 논문에서는 사전의 목록에 등록되어 있지 않아서 의미적으로 애매한 복합명사들을 '임시복합명사' ad-hoc Nominal-komposita 라고 지칭하였다. 이때 이러한 '임시복합명사'를 생성하는데 있어서 '임시복합명사'를 구성하는 각 요소들은 새로운 복합명사를 만드는데 필요한 '입력'의 역할을 담당한다. 이 논문에서는 '임시복합명사'를 구성하는데 필요한 일종의 다양한 원칙들을 다루어 보았다. 그러한 원칙들은 순수 언어학적인 논거를 바탕으로 '임시복합명사'를 생산하고 해석해 나가는 과정에 대한 타당성을 입증해 주었다. 그러나 일반적인 지식 Weltwissen과 텍스트 문맥에 맞는 구조를 편입함으로써 그 형태와 해석이 가능한 다른 형태의 복합어는 이 논문에서 자세히 다루지 않았다. 이 논문에서 제시된 복합명사의 생성과 해석과정은 대부분의 경우 복합어 고유의 현상만을 설명한 것이 아니라, 일반적으로 복합어를 생산하고 해석하는 과정을 다룬 것이다. 마찬가지로 이 점은 텍스트 문맥과 상관없이 해석이 가능한 복합어 내지는 텍스트 문맥에 따라 해석이 가능한 복합어에서도 똑같이 적용된다. 텍스트의 문맥을 통해서 자체적으로 해석이 가능하지 않은 복합어를 명확하게 의미를 부여하고 해석하는 과정, 예를 들어 의사소통상에서 일반적인 지식을 이용하여 '임시복합어'를 해석하는 과정은 이후의 연구에 다양하게 다루어 질 테마가 될 것임이 분명하다. 또한 '임시복합명사'를 생산하기 위해 이 논문에서 다룬 전제조건들은 또 다른 새로운 복합어를 생산하는데, 예를 들어 명사로부터 파생된 동사들의 복합어를 연구하는데 밑거름이 될 것이다.학의 강력한 연구가 요구된다.에 기대어 텍스트, 문장, 어휘영역 등이 투입되어 적용되었으며, 이에 상응되게 구체적인 몇몇 방안들이 제시되었다. 학습자들이 텍스트를 읽고 중심내용을 찾아내며, 단락을 구획하고 또한 체계를 파악하는데 있어서 어휘연습은 외국어 교수법 측면에서도 매우 관여적이며 시의적절한 과제라 생각된다. Sd 2) PL - Sn - pS: (1) PL[VPL - Sa] - Sn - pS (2) PL[VPL - pS] - Sn - pS (3) PL(VPL - Sa - pS) - Sn - pS 3) PL[VPL - pS) - Sn -Sa $\cdot$ 3가 동사 관용구: (1) PL[VPL - pS] - Sn - Sd - Sa (2) PL[VPL - pS] - Sn - Sa - pS (3) PL[VPL - Sa] - Sn - Sd - pS 이러한 분류가 보여주듯이, 독일어에는 1가, 2가, 3가의 관용구가 있으며, 구조 외적으로 동일한 통사적 결합가를 갖는다 하더라도 구조 내적 성분구조가 다르다는 것을 알 수 있다. 우리는 이 글이 외국어로서의 독일어를 배우는 이들에게 독일어의 관용구를 보다 올바르게 이해할 수 있는 방법론적인 토대를 제공함은 물론, (관용어) 사전에서 외국인 학습자를 고려하여 관용구를 알기 쉽게 기술하는 데 도움을 줄 수 있기를 바란다.되기 시작하면서 남황해 분지는 구조역전의 현상이 일어났으며, 동시에 발해 분지는 인리형 분지로 발달하게 되었다. 따라서, 올리고세 동안 발해 분지에서는 퇴적작용이, 남황해 분지에서는 심한 구조역전에 의한 분지변형이 동시에 일어났다 올리고세 이후 현재까지, 남황해 분지와 발해 분지들은 간헐적인 해침과 함께 광역적 침강을 유지하면서 안정된 대륙 및 대륙붕 지역으로 전이되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.694-696
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• 2002

본 논문은 한국어 복합문에서의 영 대용어 해결을 위해 복합문 분해 알고리즘과 영 대용어 복원규칙을 제안하고, 해결 방법을 제시한다. 복합문 분해를 위해서는 복합문 구성에 관여하는 활용 어미들을 이용하고, 영 대용어 복원을 위해서는 생략될 때 적용된 통사규칙을 역으로 이용한다. 제안한 방법을 이용한 결과 전체 영 대용어 중 83.53%가 해결 가능하며 11.52%는 부분적으로 해결 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.309-314
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• 2000

본 논문에서는 양국어로 된 병렬 코퍼스로부터 복합어의 역어를 추출하기 위한 정렬 방법을 제시한다. 여기에서는 개념어에 대한 양국어 공기정보를 사용하여 기본 정렬을 하고, 인접한 개념어로 정렬의 단위를 확장했다. 또한 재추정 기법을 사용하여 대역 확률을 계산함으로써 보다 높은 정확률을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 139,265개의 영어 어절로 이루어진 우루과이 라운드 영한 병렬 코퍼스에 대해서 실험한 결과 2,290개의 대역어쌍을 얻었고, 그 정확률은 74%였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.124-126
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• 2002

복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고. 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큼 문제로 여겨져 왔다. 특히 한국어에서는 복합명사 분석이 어렵고 복잡하다. 그러므로 본 논문에서는 복합명사 질의어 대해서 질의어를 확장 또는 최적방법을 이용하여 KRISTAL2000 DBMS의 성능을 항상 연구에 중점을 두었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.309-314
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• 2000

본 논문에서는 양국어로 된 병렬 코퍼스로부터 복합어의 역어를 추출하기 위한 정렬 방법을 제시한다. 여기에서는 개념어에 대한 양국어 공기정보를 사용하여 기본 정렬을 하고, 인접한 개념어로 정렬의 단위를 확장했다. 또한 재추정 기법을 사용하여 대역 확률을 계산함으로써 보다 높은 정확률을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 139,265개의 영어 어절로 이루어진 우루과이 라운드 영한 병렬 코퍼스에 대해서 실험한 결과 2,290개의 대역어 쌍을 얻었고, 그 정확률은 74%였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1199-1201
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• 2011

본 논문은 의미적 정보처리에서 걸림돌이 되는 두문자어(Acronym)의 의미처리를 위한 전체적인 구조설계를 포함하고 있다. 두문자어는 일반적으로 복합어에서 의미가 큰 단어의 첫 번째 문자들로 구성된다. 두문자어를 구성하는 복합어는 다른 일반 명사들과 달리 대부분 고유한 의미를 갖고 있기 때문에 정보처리에서 의미 파악의 핵심적인 역할을 수행할 수 있다. 본 논문은 문서에서 출현하는 두문자어의 정확한 의미를 판단하기 위한 방법을 제안하며 현재까지 진행된 결과에 대해 언급하도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.59-64
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• 1997

복합명사로부터 적절한 색인어를 추출하는 것은 한국어 정보검색 시스템의 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 복합명사로부터 색인어 추출을 하기 위해 복합명사 구문 구조 분석 결과를 활용한다. 단일명사가 3개 이상 결합된 복합명사의 경우 각 단일명사의 구문적 관계를 파악하여 적절한 괄호치기를 한 후 색인어를 추출하면 보다 좋은 결과를 얻을 수 있다. 이러한 복합명사 구문 구조 분석을 위해 말뭉치로부터 구조적 중의성이 없는 연어 관계의 완전 복합명사와, 서술성 명사와 공기하는 명사쌍을 추출한 결과를 이용한다. 또한 서술성 명사는 이와 공기하는 명사와 결합되어 복합명사를 이를 가능성이 많고, 복합명사의 형태로 인식되어야만 정확한 의미 파악이 가능하다. 서술성 명사와 공기하는 명사를 파악하여 복합명사를 추출하기 위해서 부분 파서로 공기쌍을 찾아 복합명사 후보를 생성한 후, 이 후보 가운데 적합한 복합명사만을 선택하기 위해 말뭉치에서 추출한 완전 복합명사 사전을 통해 검증한다. 이러한 방법으로 서술성 명사에서 복합명사 형태의 색인어를 추출한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.445-452
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• 2002

In Korean-English mixed documents, translated technical words are usually used with the attached full words or original words enclosed with parenthesis. In this paper, a collective method is presented to recognize and extract the translation phrases with using a base translation dictionary. In order to process the unregistered title words and translation words in the dictionary, a phonetic similarity matching method, a translation partial matching method, and a compound word matching method are newly proposed. The experiment result of each method was measured in F-measure(the alpha is set to 0.4) ; exact matching of dictionary terms as a baseline method showed 23.8%, the hybrid method of translation partial matching and phonetic similarity matching 75.9%, and the compound word matching method including the hybrid method 77.3%, which is 3.25 times better than the baseline method.