본 논문은 문장 분석에 의하여 의미 관계를 생성하고 의미 네트워크에 의하여 유사한 의미 관계를 고려하는 의미 중심의 웹 텍스트 검색 기법에 대하여 논의한다. 기존의 웹 텍스트 검색은 단어만을 혹은 의미 관계만을 고려한 검색이었다고 할 수 있다. 그러나 문장 분석에 의한 의미 관계의 생성과 의미 네트워크에 의한 유사한 의미 관계의 고려는 기존의 단어 중심 혹은 의미 관계 중심의 검색 한계를 넘어서 유사한 의미 관계를 고려한 좀 더 포괄적이고 계층적인 검색을 가능하게 할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 한국어 입력 텍스트의 의미를 반영하는 색상 팔레트를 생성하는 방법을 제안한다. 기존 영문 모델에서 한국어의 특수성을 고려하여 입력 방법과 형태소 분석, 임베딩 등 여러 조건을 달리한 접근을 시도하고 최종적으로 두개의 모델을 선정하여 평가를 진행한다. 정량적 평가인 단일 팔레트 다양성 평가와 정성적 평가인 사용자 평가를 진행하였으며 결과 기존 영문 버전보다 다양성이 높았고 사용자가 실제 팔레트 보다 생성된 팔레트를 선호하는 비율도 향상되었다. 이번 연구로 한국어 임베딩을 활용하여 팔레트를 생성하였을 때 보다 다양한 색상과 의미적으로도 적합한 색상을 선정함을 확인할 수 있었다.
컴퓨터에 의한 종래의 자연언어처리에서는 보통 생성과 인식과정에서 서로 다른 지식 표현과 프로그램을 쓰고, 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리로 분리되어 있는 것이 통례이다. 이것을 분할접근법(devide and conguer approach)이라 부른다. 분할접근법은 인간의 언어처리에 있어서의 생성, 인식간의 체계적 관계를 포착하지 못할 뿐 아니라 공학적으로도 갖가지의 문제를 안고 있다. 이 논문은 인간의 언어 생성과 인식과정의 관계를 설명하기 위하여 동일 심적 프로그램이 생성과정과 인식과정을 동시에 제어하고 있다는 가설에 선다. 이 가설을 취하는 것은 생성과 인식의 프로그램과 문법을 각각 통합하고 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리를 동시에 행해야 한다는 것을 의미한다. 이것을 통합접근법(unifying approach)이라 부른다. 통합 접근법은 예를 들어 구 구조문법 (Pharase Structure Grammar)과 단일화 (unification)에 의해서 실현할 수 있다. 구 구조 문법을 이용하여 음운정보, 형태정보, 구문정보, 의미정보를 동일의 구조중에 표현할 수 있고 그 위에 이들의 정보표현을 모두 단일화에 의해 동시에 처리할 수 있다. 단일화는 입출력의 방향을 제한하지 않으므로 생성.인식 양쪽의 문법을 얻을 수 있다. 또 단일화되는 패턴에 충족 가능한 조건을 부여함에 따라 패턴에 다양한 정보를 갖게 할 수 있으므로 처리상의 일반성을 파악할 수 있으며 처리 효율을 확보할 수 있다. 이 논문에서는 통합접근법을 도입한 한글기술문법 : KPSG(Korean Phrase Structure Grammer)의 선진성에 대해서 논의하고 있다.
MS-DOS 명령을 대신하는 자연어 인터페이스를 연구하였다. 자연어로 입력되는 한국어 문장을 형태소분석, 구문분석, 의미분석, 개념분석을 통해 대응되는 일련의 MS-DOS 명령을 생성한다. 형태소 분석에서는 Tabular Parsing법을 사용하였고, 구문분석에서는 문법적인 수식-피수식 관계를 확대하여 의미상의 수식-피수식 관계를 설정하고 이에 따라 문장을 몇개의 단위로 나눈다. 의미분석에서는 동사와 이들 단위들간의 관계와 단위를 구성하는 어절들간의 관계를 격관계로 설정하여, 개념망(semantic network)으로 문장의 의미를 표현한다. 이 개념망으로부터 MS-DOS 명령을 생성한다.
많은 양의 문서 데이터가 증가됨에 따라 사용자는 해당 문서를 이해하기 위한 요약된 정보를 필요로 한다. 그러나, 기존 문서 요약 연구 방법들은 지나치게 단순한 통계에 의존함으로써 문장의 모호성 및 의미 있는 문장 생성을 위한 다중 문서 요약 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 의미적 연결 관계에 대한 파악 및 불필요한 정보를 처리하기 위한 전처리 과정을 거치며, 어휘 의미 패턴 정보를 기반으로 VAE를 이용하여 문장 간의 의미적 연결성을 높인 다중 문서 요약 기법을 제안하였다. 문장을 이루고 있는 단어 벡터들을 이용하여, 잠재된 변수로 생성된 압축된 정보와 속성 판별기로부터 학습을 한 후 문장을 재구성함으로써 의미적 연결 처리가 자연스러운 요약문을 생성하였다. 제안된 방법과 다른 문서 요약 방법을 비교했을 시 미세하지만 더 향상된 성능을 나타냈으며, 이는 의미적 문장 생성 및 연결성을 높일 수 있음을 증명하였다. 앞으로, 다양한 속성 설정 값을 가지고 실험하여 의미적 연결 관계를 확장할 수 있는 방법을 연구하고자 한다.
그레마스의 기호 사각형과 구조생성기호학은 언어는 물론 비언어 텍스트 분석에도 유용하기에, 이를 활용하여 스타크래프트를 분석해보고자 하였다. 가장 1차적으로 필요한 작업이 게임 텍스트에 대한 분절이었는데, 본고에서는 크리스티앙 메츠의 거대 통합체 이론과 원칙을 차용하여 게임 텍스트 분절의 기준을 삼았다. 스타크래프트의 기호 사각형을 도출한 결과 스타크래프트는 전쟁이라는 의미축을 중심으로 하여 생산과 파괴라는 기본적인 의미범주를 통하여 의미를 생성하는 것으로 파악되었다. 이러한 의미작용체계에 대한 분석은 향후의 설화수준, 담화수준에서의 의미작용체계분석과 맞물려 총체적인 스타크래프트의 의미생성과정을 파악하는데 디딤돌이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 기계 가독형 사전 정보를 이용하여 중의어 의미 태깅을 위한 학습에 사용될 양질의 의미부착 데이터를 자동 생성하여 중의어 태깅 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 중의어의 의미별로 특징있는 주변 단어를 원소로 갖는 의미그룹을 생성하고, 의미그룹내 중요 자질의 가중치 선정에 집중도 개념을 도입하여 태깅 정확도를 높인다. SENSEVAL-2 데이터를 사용하여 태깅 정확도를 평가한 결과 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 정확도를 향상시킨 것으로 나타났다.
XML 문서를 위한 컴파일러를 개발하기 위해서는 많은 노력을 필요로 하기 때문에 XML 컴파일러를 자동적으로 생성할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. XMLSchema가 표준으로 지정된 이후에 많이 사용되고 있지만, XMLSchema를 사용하는 XML 문서를 위한 XML 컴파일러 생성기에 관한 연구는 현재까지 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 속성 문법을 사용해서 XMLSchema를 사용하는 XML 문서를 위한 XML 컴파일러를 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. XML 컴파일러 생성기는 XMLSchema의 데이타 타입 정보와 별도로 제공되는 의미 정보를 이용해서 의미 클래스와 XML 컴파일러를 생성한다. 생성된 XML 컴파일러는 XML 문서를 파싱해서 의미 클래스의 인스턴스로 구성된 트리로 변환하고, 트리를 순회하면서 XML 문서를 사용자의 의도에 맞게 처리한다.
개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.
XML은 데이터와 문서를 표현하기 위한 표준화된 메타언어고서 점차 많은 분야에서 사용되고 있지만, 각 분야에서 XML 문서론 올바르게 처리하기 위해서는 XML 컴파일러를 작성해야 한다. XML 컴파일러를 작성하는 많은 시간과 노력을 필요로 하기 때문에 XML 컴파일러를 자동적으로 생성할 수 있는 방법이 필요해진다. 논문에서는 XML 문서를 의미에 맞게 처리할 수 있는 XML 컴파일러를 자동으로 생성할 수 있는 XCC라는 XML 컴파일러 생성기를 소개한다. XCC는 XML문서의 DTD를 입력으로 받고, XML 원소(element)들 간의 관계를 이용해서 상속과 컴포지션 관계를 갖는 자바 클래스들을 생성한다. XCC는 또한 의미 규칙을 입력으로 받아서 XML 문서를 의미에 맞게 처리하기 위한 XML 컴파일러를 생성한다. XCC는 XML, 컴파일러를 자동적으로 생성함으로써 XML문서 처리를 위한 소프트웨어 개발에서 비용을 절감시킬 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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