• Title/Summary/Keyword: 언어공학

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Causal Computationalism and Language Understanding (인과적 계산이론과 언어이해)

  • Kong, Yong-Hyun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1992.10a
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    • pp.629-636
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    • 1992
  • 컴퓨터의 언어이해 가능성을 반박하는 주된 근거는 형식적 기호들을 처리하는 프로그램이 의미론을 다룰 수 없다는 것이다. 그러나 인과적 계산이론에 따르면 컴퓨터 프로그램이 순전히 구문론적인 것은 아니고 컴퓨터 내부의 기호적 표상의 처리과정에서 의미론적인 지시와 해석이 일어난다고 할 수 있다.

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Tee Model or Pipe Model? (Tee 모델과 Pipe 모렐)

  • Han, Young-Hie
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1991.10a
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    • pp.189-195
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    • 1991
  • 지금까지 생성문법에서 제시한 문법의 구조는 대체적으로 3개부 (components)가 T자 형으로 배치되어 있으며 이러한 구조는 주로 언어능력을 위한 것으로 여겨져 왔다. 본고는 언어수행도 동시에 -- 특히 화자의 환류 (feedback)와 청자의 지각의 면에서 -- 처리할 수 있고 또 각부 사이의 기능을 자연스럽게 연계하여 주는 interface 기능을 위하여, 보다 타당성 있는 새로운 모델로 Pipe 형 (또는 종합형)을 제시하고자 한다.

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음성언어연구와 음성 데이터베이스

  • Lee, Yong-Ju;Jeong, Yu-Hyeon;Han, Nam-Yong;Choe, Jun-Hyeok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1992.10a
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    • pp.211-221
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    • 1992
  • 한국어 음성 및 언어정보처리를 위해 필수적인 우리말 음성 데이타베이스의 구축을 위하여 먼저 각국의 동향을 살펴보고, 용도, 필요성, 기술적 고려사항에 관하여 검토한후 현재 전자통신연구소에서 수행하고있는 관련연구활동및 계획을 소개한다.

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A Recognition of Value Identifiers in Electonic Commerce System (전자거래 시스템에서 가격지정 연산자의 인식)

  • Kang, Seung-Shik
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1999.10e
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    • pp.85-88
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    • 1999
  • 전자거래 시스템에서 상품정보에 대한 자연언어 질의 문장은 상품명과 가격의 범위를 인식하는 것이 가장 중요한 요소이다. 가격의 범위를 인식하려면 가격 어휘와 가격지정어로 이루어진 가격범위 구문에 대한 별도의 처리 방법이 요구된다. 아라비아 숫자와 수사들로 구성된 가격어휘를 인식하는 수사어절 인식 알고리즘과 구문분석기를 이용하여 상품정보를 검색하는 질의 문장으로부터 상품명에 대한 가격의 범위를 인식하는 자연언어 질의어 처리 방법을 제안한다.

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LOGICAL FORM OF ATOMIC SENTENCE (원자 문장의 논리적 형식)

  • Lee, Gun-Won
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1990.11a
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    • pp.128-130
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    • 1990
  • 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.

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한국어 사전과 동족보어 구문

  • 홍재성
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1990.11a
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    • pp.89-94
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    • 1990
  • 본 발표는 현대 한국어 어휘에 대한 공시적 시각 우위의 총체적 기술을 지향하는 대규모 언어사전의 동사항목 기술에서 고려되어야 할 통사.어휘 정보의 한 가지로 동족보어 구문의 문제를 다룬다. 한국어 동족보이 구문의 언어학적 분석을 바탕으로, (ㄱ) 기간 한국어 사전에서의 처리 현황을 검토하고; (ㄴ) 사전적 정보로서의 동족보어 구문의 속성을 좀 더 따져보며; (ㄷ) 동족보이 구문의 통사. 어휘 속성을 사전에 체계적으로 기록해야할 근거나, 이와 관련된 구체적 사전 기술의 방안을 제시해 본다.

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Durational Aspects of Korean: An experimental phonetic study (우리말 소리의 길이: 실험음성학적 연구)

  • Zhi, Min-Je;Choi, Un-Cheon;Kim, Sang-Hun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1993.10a
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    • pp.119-130
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    • 1993
  • 우리말의 표준말에서는 모음의 장단이 낱말의 뜻을 가르는 음운론적 기능을 갖는다. 그러나, 소리의 길이는 음운론적인 장단 뿐 아니라 앞뒤의 소리, 초점, 소리의 위치, 말의 속도 등과 같은 여러 음성언어학적 요소에 의해 결정되어 그 언어의 고유한 리듬을 이룬다. 이 글에서는 우리말 소리의 길이에 영향을 미치는 주요변수를 실험음성학적 결과와 함께 살펴본다.

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On Correction Guideline of Tagged Corpus (품사 부착 코퍼스 수정 방안에 대하여)

  • Kim, Eun-Hye;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2000.10d
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    • pp.361-367
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    • 2000
  • 품사 부착 코퍼스를 구축하기 위해서는 일반적으로 형태소 분석, 자동 품사 태깅 수동 또는 자동 오류 수정의 단계를 거친다. 이 글은 그 마지막 단계의 일환인 수동으로 오류를 수정하는 과정에서 요구되는 여러 가지 정보의 필요성과 문제점에 대해 기술하고자 한다. 조사와 어미의 처리 문제, 접두사/접미사 처리 문제, 다품사 문제 등은 정밀도 높은 코퍼스를 구축하는 데 중요한 열쇠가 되기 때문이다. 자연 언어 자료인 코퍼스에 일관성 있는 품사 정보가 부착된다면 정보 검색이나 사전 구축 등 언어 정보 처리 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.

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Design of Memory State Visualization Language (메모리 상태 시각화 언어의 설계)

  • Kim, Je-Min;Yoo, Weon-Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.948-950
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    • 2013
  • 메모리를 다루는 프로그램의 시각화는 알고리즘 학습, 디버깅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 도구에 독립적이며 프로그램 실행 후에도 재사용이 가능하도록 메모리 상태를 시각화하는 언어를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 시각화 언어의 문법과 의미를 설명한다. 제안된 시각화 언어의 유용성을 간단한 메모리 할당, 해제를 수행하는 프로그램 소스의 예를 통해 설명한다.

Zero-shot Lexical Semantics based on Perplexity of Pretrained Language Models (사전학습 언어모델의 Perplexity에 기반한 Zero-shot 어휘 의미 모델)

  • Choi, Heyong-Jun;Na, Seung-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.473-475
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    • 2021
  • 유의어 추천을 구현하기 위해서는 각 단어 사이의 유사도를 계산하는 것이 필수적이다. 하지만, 기존의 단어간 유사도를 계산하는 여러 방법들은 데이터셋에 등장하지 않은 단어에 대해 유사도를 계산 할 수 없다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위해 언어모델의 PPL을 활용하여 단어간 유사도를 계산하였고, 이를 통해 유의어를 추천했을 때 MRR 41.31%의 성능을 확인했다.

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