• Title/Summary/Keyword: 어휘 분석

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한글 인식에선 표의와 표음의 이중성

  • Lee, Yang;Kim, Jeong-O
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1995.10a
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    • pp.215-227
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    • 1995
  • 본 연구는 한글 어휘의 지각과정을 분석하여 한글이 표의와 표음의 이중성을 갖고 있다는 것을 밝히고자 하였다. 먼저 문자로 쓰여진 어휘들이 표음심도에 따라서 그 지각과정이 달라진다는 표음심도가설의 한계를 확인하고 다음에 어휘들의 지각과정에 표음심도와 독립적으로 표의강도가 영향을 미친다는 것을 검증하고자 했다. 실험 1은 칠종성어휘와 비칠종성어휘를 대비시킴으로써 표음심도를 조작하였지만 그 어휘들의 지각과정이 달라지지 않았으므로 표음심도가설의 한계가 드러났다. 실험 2는 의성-의태어와 일반어를 대비시킴으로써 표의강도를 조작하여 그 효과를 얻었다. 두 실험을 종합하면 어휘의 지각에 표의성과 표음성이 독립적으로 영향을 미치고 한글의 어휘는 표음적이면서 표의적이라는 것을 결론지을 수 있었다. 본 연구는 어휘의 지각을 바탕으로 표음이 아니면 표의라는 배타적 분류의 한계를 지적하고 표의와 표음의 이차원적 분류를 제안한다.

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Extracting Technical Vocabulary List for Early Childhood Education Using EAP Specialized Corpus (EAP 전문 코퍼스를 활용한 유아교육 전문 어휘 추출)

  • Lee, Je-Young;Ahn, Jongki;Lee, Jee Eun
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.17 no.1
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    • pp.475-484
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    • 2017
  • The aim of this research is the development and evaluation of a technical vocabulary list for early childhood education. The list was compiled from a corpus of 500,000 running words of written academic texts from 7 books about early childhood education. The distribution of GSL[1] and AWL[2] was 81.86% and 9.78% respectively, which meant that academic texts related to early childhood education is very similar with ones on other disciplines. The technical vocabulary list for early childhood education (TV4ECE), extracted in terms of frequency and range, contains 224 types. This word list can be used to teach early childhood education in English, especially for the preparation of reading the English texts in the field of early childhood education.

An Effective Estimation method for Lexical Probabilities in Korean Lexical Disambiguation (한국어 어휘 중의성 해소에서 어휘 확률에 대한 효과적인 평가 방법)

  • Lee, Ha-Gyu
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.3 no.6
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    • pp.1588-1597
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    • 1996
  • This paper describes an estimation method for lexical probabilities in Korean lexical disambiguation. In the stochastic to lexical disambiguation lexical probabilities and contextual probabilities are generally estimated on the basis of statistical data extracted form corpora. It is desirable to apply lexical probabilities in terms of word phrases for Korean because sentences are spaced in the unit of word phrase. However, Korean word phrases are so multiform that there are more or less chances that lexical probabilities cannot be estimated directly in terms of word phrases though fairly large corpora are used. To overcome this problem, similarity for word phrases is defined from the lexical analysis point of view in this research and an estimation method for Korean lexical probabilities based on the similarity is proposed. In this method, when a lexical probability for a word phrase cannot be estimated directly, it is estimated indirectly through the word phrase similar to the given one. Experimental results show that the proposed approach is effective for Korean lexical disambiguation.

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Attention and Naïve Bayes Models based Lexicon Corpus and Applications for Korean (한국어에서 Attention 모델과 Naïve Bayes 모델 기반의 어휘 말뭉치 구축 및 응용에 관한 연구)

  • Yoon, Joosung;Kim, Hyeoncheol
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.13-16
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    • 2017
  • 감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 Naïve bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.

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Attention and Naïve Bayes Models based Lexicon Corpus and Applications for Korean (한국어에서 Attention 모델과 Naïve Bayes 모델 기반의 어휘 말뭉치 구축 및 응용에 관한 연구)

  • Yoon, Joosung;Kim, Hyeoncheol
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.13-16
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    • 2017
  • 감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 $Na{\ddot{i}}ve$ bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.

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Image Scaling and Emotional Vocabulary Classification System for Talent Retrieval Based on Emotional Vocabulary (감성 어휘 기반 인재검색을 위한 이미지 스케일과 감성 어휘 분류 체계)

  • Kim, Yong-Woo;Park, Seok-Cheon;Hong, Suk-Woo;Kim, Tae-Youb
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1030-1033
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    • 2013
  • 면접자나 면접관이나 인재들이 해당 조직에서 일을 해보지 않고서는 조직문화와 직무에 적합한지에 대해 확신 할 수 없고 만약 적합하지 않다면 면접자나 조직이나 서로 피해를 입는 상황이 발생한다. 이러한 상황들을 개선하기 위해 감성 어휘를 기반으로 한 이미지 스케일과 감성어휘 분류 시스템을 분석한다. 또한 면접자들의 이력서와 자기소개서에 있는 단어들을 분석하여 조직문화와 해당 직무에 적합한 인재 선발에 참고 자료를 제공할 수 있는 감성 어휘를 기반으로 한 인재 검색 시스템에 기초가 되는 이미지 스케일과 감성 어휘 분류체계에 대해 연구한다.

Accurate Unlexicalized Korean Parsing (고성능 비어휘정보 한국어 구문분석)

  • Oh, Jin-Young;Cha, Jeong-Won
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06c
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    • pp.295-298
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    • 2010
  • 본 논문에서는 어휘정보를 사용하는 한국어 구문분석 성능과 거의 비슷한 성능을 내는 비어휘정보 한국어 의존 구문분석에 대해서 설명한다. 본 논문에서는 어휘정보를 대신해서 품사정보와 어절 구문태그 정보를 사용하고 CRFs를 사용하여 레이블링 방법으로 구문분석 한다. 자질을 변경하여 어절 처음에 나타나는 용어 정보와 뒤 어절의 용언 정보를 추가하였다. 본 논문에서 제시하는 실험 결과(어절:85.73%, 문장:43.86%)는 현재 최고의 성능을 내는 어휘정보 사용 한국어 구문분석과 비슷하다. 본 논문에서 제안한 비어휘정보 구문분석 방법은 어휘정보 구문분석에 비해 모델 사이즈가 작고 처리방법이 간단하여 쉽게 다른 도메인에 적용이 가능할 것으로 기대한다.

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Lexical Status of Main and Supportive Verbs in Mental Lexicon (본용언과 보조용언의 의미 처리에 관한 연구 : 일반인과 실어증 환자를 대상으로)

  • Moon, Young-Sun;Kim, Dong-Hwui;Pyun, Sung-Bum;Hwang, Yu-Mi;Jung, Jae-Bun;Nam, Ki-Chun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1999.10e
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    • pp.447-454
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    • 1999
  • 본 연구에서는 국어의 본용언과 보조용언이 어떠한 방식으로 처리되는지에 대해 알아보는 것이 목적이다. 영어와 달리 국어는 보조용언이 조동사의 역할을 담당하여 화자의 심리적인 상태나 상(想)을 나타내는 기능을 한다. 따라서 같은 어휘가 본용언으로 쓰일 때와 보조용언으로 쓰일 때 그 의미적 차이는 뚜렷하다. 특히 보조용언으로 쓰일 때는 어휘적 의미가 대부분 사라지고 추상적 의미만 남기 때문에 본용언과의 관련성을 따져보는 것도 중요한 연구과제이다. 또한 우리의 심성어휘집(mental lexicon)에서 본용언과 보조용언이 동일한 영역에서 처리되는지도 알아볼 필요가 있다. 만일 동일한 심성어휘집을 사용한다면 보조용언으로 쓰인 환경에서도 본용언의 어휘적 의미가 활성화될 것이다. 이에 대해 본 연구에서는 정상인 피험자와 실어증환자를 대상으로 실험을 하였다. 정상인 피험자를 대상으로는 SOA가 짧은 조건과 긴 조건에서 각각 보조용언을 어떻게 처리하는 지 살펴보았고, 실어증환자를 대상으로는 정상인 피험자와 비교해서 어떤 양상으로 보조용언을 처리하는 지 살펴보았다. 그 결과 정상인 피험자는 SOA가 짧은 조건에서는 본용언과 보조용언을 모두 동일한 방식으로 의미처리하였다. 즉 보조용언의 어휘적 의미가 본용언과 마찬가지로 SOA가 짧을 때는 활성화되었다. 그러나 SOA가 길어지면 보조용언은 문맥 정보로 인해 어휘적 의미가 억제되어 본용언과 다른 의미로 해석된다는 결론을 얻었다. 이런 정상인 피험자와 비교해 보았을 때, 실어증 환자는 두 가지 양상이 나타났다. 명칭성 실어증환자의 경우, 정상인과 비슷한 결과가 나왔으나 보조용언으로 쓰일 때, 본용언보다 어휘적 의미가 다소 불안정하게 활성화됨을 보였다. 그러나 이해성 실어증환자의 경우, 보조용언으로 쓰일 때 어휘적 의미가 전혀 활성화되지 않아 정상인과는 다른 언어처리를 하고 있음이 밝혀졌다.류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast ext

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Un aspect do la recherche lexico-syntaxique doe constructions $\grave{a}$ verbs support on $cor{\acute{e}}en$ (한국어 기능동사 연구의 한 국면)

  • Hong, Chai-Song
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1993.10a
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    • pp.527-532
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    • 1993
  • 한국어 어휘부 구성에 기능동사(경동사) 구문에 관한 언어정보의 수록은 필수적이다. 범용적 대규모 한국어 어휘자료 database 구축을 위한 기능동사 구문과 언어학적 분석 기술과 관련하여 제기되는 여러 문제들 중에서 기능동사의 어휘적 한정의 문제는, 어휘부 중심의 논의를 펼칠 때, 각별한 중요성을 갖는다. 본 발표에서는 우선 확장된 기능동사 개념에 의거하여 기능동사 정보를 어휘부에 반드시 수록해야 할 논거를 제시하고, 기능동사의 어휘적 한정의 문제를 집중적으로 거론하고자 한다. 요점은 기능동사 구문이 서술명사와 기능동사의 결합에 의해 성립된다고 볼 때 이 두 범주의 어휘적 실현은 예측불가능한 제한적 결합관계에 의해 특징지어지므로, 일정한 서술명사와 결합 가능한 기능동사의 어휘적 형태를 어휘부에서 낱낱이 한정하고 기재하여야 하리라는 것이다. 이를 위한 필수적인 연구작업은 크게 상호보완적인 두 부분으로 이루어진다. 한편 한국어 서술명사의 총체를 목록화하고, 그 개별어휘 하나하나에 대해 가능한 기능동사 구문과, 구체적인 기능동사 어휘를 한정하는 것이 필요하다. 또 한편으로는 한국어 동사의 총체를 목록화하여, 그 개별어휘 하나하나의 가능한 통사적 실현을 체계화하는 과정에서 기능동사 용법을 빠짐없이 가려내는 작업이 요구된다고 보겠다.

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Movie Corpus Emotional Analysis Using Emotion Vocabulary Dictionary (감정 어휘 사전을 활용한 영화 리뷰 말뭉치 감정 분석)

  • Jang, Yeonji;Choi, Jiseon;Park, Seoyoon;Kang, Yejee;Kang, Hyerin;Kim, Hansaem
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.379-383
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    • 2021
  • 감정 분석은 텍스트 데이터에서 인간이 느끼는 감정을 다양한 감정 유형으로 분류하는 것이다. 그러나 많은 연구에서 감정 분석은 긍정과 부정, 또는 중립의 극성을 분류하는 감성 분석의 개념과 혼용되고 있다. 본 연구에서는 텍스트에서 느껴지는 감정들을 다양한 감정 유형으로 분류한 감정 말뭉치를 구축하였는데, 감정 말뭉치를 구축하기 위해 심리학 모델을 기반으로 분류한 감정 어휘 사전을 사용하였다. 9가지 감정 유형으로 분류된 한국어 감정 어휘 사전을 바탕으로 한국어 영화 리뷰 말뭉치에 9가지 감정 유형의 감정을 태깅하여 감정 분석 말뭉치를 구축하고, KcBert에 학습시켰다. 긍정과 부정으로 분류된 데이터로 사전 학습된 KcBert에 9개의 유형으로 분류된 데이터를 학습시켜 기존 모델과 성능 비교를 한 결과, KcBert는 다중 분류 모델에서도 우수한 성능을 보였다.

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