• Title/Summary/Keyword: 영어처리

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A Description Method of Korean Auxiliary Verbs (한국어 보조동사의 개념그래프적 기술 방안)

  • Lee, Byeong-Hui;Gwon, O-Seok
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.4
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    • pp.373-380
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    • 2001
  • 본 논문은 한국어 보조동사의 의미를 Sowa에 의해 제안되고 국제표준이 되고있는 개념그래프를 이용하여 형식적으로 기술하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영어의 양상과 상에 관한 개념그래프를 알아보고 한국어 보조동사를 통사/의미론적으로 고찰한다. 한국어 보조동사의 개념그래프적 기술을 위해, 각종 논문과 국어사전에서 한국어 보조동사 40개의 여러 예문들을 수집하여 완료, 진행, 봉사, 시도, 강세, 원망, 지속, 추정의 8가지 의미로 분류하고 이들을 개념그래프로 기술한다. 실험에서는 이들 8가지 의미들을 인공지능언어의 일종인 LIPS과 유사한 KIF로 작성하고 C++를 이용하여 한국어 보조동사가 포함된 문장을 입력받아 개념그래프로 변환하는 프로그램을 구현한다. 문장 내의 모든 범주들의 개념과 개념 관계가 자연어의 모든 의미관계를 표시할 수 있는 개념그래프는 한국어 보조동사의 다양한 의미를 기술하는데 적합함을 알 수 있었다.

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Automatic Extraction of Collocations based on Corpus using mutual information (말뭉치에 기반한 상호정보를 이용한 연어의 자동 추출)

  • Lee, Ho-Suk
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.1 no.4
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    • pp.461-468
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    • 1994
  • This paper describes the automatic extraction of collocations based on corpus. The collocations are extracted from corpus using cooccurrence frequency and mutual information between words. In English, 5 types of collocations are defined. These collocations are transitive verb and object, intransitive verb and subject, adjective and noun, verb and adverb, and adverb and adjective. In this paper another type of collocation is recognized and extracted, which consists of verb and preposition. So 6 types of collocations are extracted based on corpus.

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Pivot-based Bilingual Lexicon Extraction Using Word2Vec and CCA (중간언어 기반의 Word2Vec와 CCA를 이용한 이중언어 사전 추출)

  • Kim, Jeong-Tae;Kim, Chang-Hyun;Cheon, Min-Ah;Kim, Jae-Hoon;Kim, Jae-Hwan
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2016.10a
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    • pp.307-309
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    • 2016
  • 이중언어 사전은 자연어처리 분야에서 매우 유용한 자원으로 사용되고 있다. 그러나 초기사전이나 병렬말뭉치 등 자원이 부족한 언어 쌍에 대해서 이중언어 사전을 추출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 중간 언어 기반으로 Word2Vec와 CCA를 이용하여 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해서 중간언어로 영어를 사용하여 스페인어-한국어에 대한 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 무작위로 뽑은 200개의 단어에 대한 번역 정확도를 구하였다. 그 결과 최상위에서 37.5%, 상위 10위에서 63%, 그리고 상위 20위에서는 69.5%의 정확도를 얻을 수 있었다.

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Word Segmentation for Korean with Syllable-Level Combinatory Categorial Grammar (음절단위 결합범주문법을 이용한 한국어 문장의 자동 띄어쓰기)

  • Lee, Ho-Joon;Park, Jong-C.
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2002.10e
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    • pp.47-54
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    • 2002
  • 한국어의 띄어쓰기 현상은 단어별로 정형화된 띄어쓰기를 하는 영어나 띄어쓰기가 발달하지 않은 중국어, 일본어와는 다르게 독특한 형태로 발전되어 왔다. 기존에는 부분적인 띄어쓰기 오류를 바로잡아주는 형태의 연구가 많이 진행되었지만 이제는 문자인식이나 음성인식 등의 연구와 결합하여 띄어쓰기가 완전히 무시된 문장의 띄어쓰기를 자동으로 처리하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 한국어의 띄어쓰기 현상과 띄어쓰기 복원 방법에 대한 기존의 연구에 대해서 살펴보고 기존의 방법으로는 저리하기 힘들었던 형태를 음절단위 결합범주문법으로 설명한다.

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Distinction of Korean and English Characters Using Aspect Ratio and Structural Characteristics (종횡비와 구조적 특징을 이용한 한글과 영어의 구별)

  • Jeon, Il-Su;Won, Nam-Sik;Lee, Du-Han
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.6 no.5
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    • pp.1403-1409
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    • 1999
  • This paper proposes an algorithm for distinguishing Korean and English characters which can be applied to multi-font by using of the ratio height to width of each character and the structural characteristics. The proposed algorithm distinguishes Korean and English characters as the aspect ratio, existing or not of stroke image on the left-upper area, and detection of a bar in an input image. The process of detecting bar is a sequence of left, upper, right, and lower. Experimental results yield 100.00% distinction rate for the Myungjo font, 99.96% for the Sinmyungjo font and the Kungseo font, and 99.77% for the Gothic font of Hanguel word processor.

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Videotext Detection for Content-based Retrieval (내용기반 검색을 위한 비디오텍스트 검출)

  • Kwak, Dong-Youp;Kim, Eun-Yi;Chang, Jae-Sig;Kim, Hang-Joon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.805-808
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    • 2001
  • 본 논문은 비디오 영상에서 내용 기반 검색을 위한 비디오 텍스트를 검출하는 방법을 제안한다. 영어와 달리 한글과 같이 다중 분할된 문자가 포함된 비디오 텍스트를 자동으로 검출하기 위해 형태와 크기 및 위치 정보를 이용하고 이러한 정보들은 K-mean 클러스트링 알고리즘을 이용해 얻어진 템플릿의 형태로 표현 된다. 연결 성분 분석(connected component analysis)방법을 통해 비디오 영상을 분할하고, 잡음을 제거한 후 정확한 문자 성분을 검출하기 위해 클러스터 기반의 템플릿 매칭을 한다. 제안된 방법은 정확도와 에러율에서 기존의 방법보다 효과적 이었다.

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A Description of Korean Tenses Based on Conceptual Graph (개념그래프에 기반한 한국어 시제의 기술)

  • Lee, Byeong-Hee;Choi, Yun-Soo;Seo, Jeong-Hyeon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.573-576
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    • 2002
  • 본 논문에서는 언어학의 관점에서 시제와 상의 특성을 알아 보고, Reichenbach 의 시제와 상을 살펴 보며, 상의 기술에 있어서 언어학자의 여러 주장과 문제점을 고찰하며, 한국어의 시제를 영어의 12 시제와 비교한다. 그리고 한국어의 여러 시제 의미를 분석하고, 시제의 구조를 개념그래프 이론에 의거하여 기술한다. 실험에서는 시제가 포함된 문장을 입력 받아 개념그래프로 변환하는 프로그램을 구현하고 그 결과를 기술한다.

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Automatic Term Recognition Through EM Algorithm (EM 알고리즘을 이용한 전문용어의 자동 추출)

  • 오종훈;김재호;최기선
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.487-489
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    • 2003
  • 전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성 적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 70,000단어 수준의 영어 의학분야 300개 문서에 대하여 약 77%의 정확률로 전문용어를 추출하였다.

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A Study on Korean, English and Japanese Speaker Recognitions Using the Peak and Valley Pitch Detection and the Fuzzy Theory (PVPF방법과 퍼지 이론을 이용한 한국어, 영어 및 일본어 화자 인식에 관한 연구)

  • Kim, Yeon-Suk
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.6 no.2
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    • pp.522-533
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    • 1999
  • This paper proposes speaker recognition algorithm which includes both the pitch parameter and the fuzzy inference. This study proposes a pitch detection method PVPF(peak and valley pitch detection fuction) by means of comparing spectra which utilizes the transform characteristics between time and frequency. In this paper, makes reference pattern using membership function and performs vocal tract recognition of common character using fuzzy pattern matching in order to include time variation width for non-linear utterance time.

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Test on Learning Method for Improving Performance Using Cohesion Devices (Cohesion Devices를 이용한 학습 적용 방법과 성능 개선을 위한 실험)

  • Kim, Yonghoon;Chung, Mokdong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.10a
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    • pp.755-758
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    • 2018
  • 현재의 정보 검색 및 문서를 분류하는 기법에 대하여 신경망을 이용한 정보검색 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 간단한 문장에 대한 주제어 분석에서부터 장문에 해당하는 수필 등의 문서를 분류하는 기술이 요구되고 있으며, 이를 실현하기 위한 다양한 알고리즘을 적용하거나, 단어 및 문서에 가중치를 적용하거나, 문서에서의 특이 값을 구하고, 이를 분석하는 방법에 대하여 정보화가 가속화 되면서 정확한 문서에 대한 이해가 요구되고 있다. 이러한 연구와 직접적으로 관련된 단어의 빈도에 대한 논의는 사회과학의 영어학습에 대한 연구 또는 순수 언어에 대한 연구에 머물러 있다. 이에 본 연구에서는 영문에서의 응집장치를 이용하여 문장에서의 중요 단어에 대한 빈도를 합리적으로 증가시켜 문장의 의미를 더 정확하게 분석할 수 있는 기법에 대하여 제시하고자 하며, 본 논문에서는 영문 수필 사이트의 분류를 추측하고 이를 자동 분류 할 수 있는 방법에 대하여 제시하고자 하며, 이를 구현하여 문서의 의미에 대한 연구에 기여하고자 한다.