• Title/Summary/Keyword: 한글맞춤법

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Noun Extractor based on a multi-purpose Korean morphological engine implemented with COM (COM 기반의 다목적 형태소 분석기를 이용한 명사 추출기)

  • Lee, Joong-Young;Shin, Byuoung-Hoon;Lee, Kong-Joo;Kim, Jee-Eun;Ahn, Sahng-Gyou
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1999.10d
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    • pp.167-172
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    • 1999
  • 한국어 형태소 분석기는 한국어를 분석하여 여러 다른 응용프로그램에 적용할 수 있는 기본적인 도구이다. 형태소 분석기를 응용하여 맞춤법 검사기나 정보검색, 기계번역, 음성인식 등에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 형태소 분석기를 이용하여 여러 응용프로그램에 다목적으로 적용할 수 있도록 COM(Component Object Model)으로 인터페이스를 설계하고, 일례로 명사를 추출하는 응용프로그램을 구현하였다.

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A Korean Grammar Chacker Founded on Expanded Lexical Disambiguation Rule and Partial Parsing (확장한 어휘적 중의성 제거 규칙에 따른 부분 문장 분석에 기반한 한국어 문법 검사기)

  • Park, Su-Ho;Kwon, Hyuk-Chul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2001.10d
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    • pp.516-522
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    • 2001
  • 본 논문에서는 한국어 형태소 분석기가 처리할 수 없는 어휘적 중의성 해결을 위한 방법으로 부분 문장 분석 기법을 연구한다. 부분 문장 분석 기법의 신뢰도를 높이기 위해서 말뭉치를 이용한 데이터를 통해 학습한 경험적 규칙을 이용한다. 학습한 경험적 규칙을 오류 유형에 따라 확장하고 전문화하여 축적된 연구결과를 지식 베이스로 삼아 한국어 맞춤법 및 문법 검사기에서 사용하는 부분 문장 분석기의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 사용한 확장하고 전문화한 지식 베이스는 말뭉치에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.

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Implementation of Knowledgebase and Grammar Checker Based on Asymmetric Relationship (비대칭 관계에 기반한 지식베이스와 문법 검사기 구현)

  • Kang, Mi-Young;Lim, Sung-Shin;Kwon, Hyuk-Chul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2002.10e
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    • pp.147-154
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    • 2002
  • 이 논문은 한국어 문서 교정을 위해 부산대학교 인공지능 연구실에서 개발되고 있는 맞춤법 및 문법 검사기와 그 지식베이스 구축에 대해 알아본다. 비대칭 관계(asymmetric relation) 설정과 더불어 개발된 문법 검사기는 한 문장의 임의의 두 요소간의 비대칭 관계를 토대로 (1) 잠재적 지배관계 개념을 설정하고 (2) 부분 문장 분석 방법을 사용한다. 이런 요소들을 효율적으로 운영하는 시스템을 구현하기 위해서는 한국어에 대한 이해와 경험적 자료를 적절히 조화시킨 지식베이스 구축이 필수적이다. 이 논문은 그 선수(先手) 작업으로 한국어 문서의 오류들을 관찰하고, 그로부터 추출한 언어적이거나 언어 외적인 요소들로부터 일반적 패턴을 뽑아내어 사용자의 기대를 만족시키기 위한 적절한 규칙지식베이스를 구축하고 문법 검사기의 성능 향상을 위해 문장 분석 출발점과 분석방향 그리고 분석범위를 한정한다.

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Discrimination System for Abusive Comments using Machine Learning (기계 학습을 이용한 악성 댓글 판별 시스템)

  • Shin, Hyo-jeong;Choi, So-Woon;Lee, Kyung-ho;Lee, Kong-Joo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2015.10a
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    • pp.178-180
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    • 2015
  • 본 논문에서는 기계 학습(Machine Learning)을 이용하여 댓글의 악성 여부를 분류하는 시스템에 대해 설명한다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 맞춤법이 잘 되어있지 않는 특성을 가지고 있다. 따라서 댓글 분석을 위해 형태소 분석 결과와 문자단위 Bi-gram, Tri-gram을 자질로 이용한다. 전처리 된 댓글에서 각 자질 추출 방법에 따라 자질을 추출한다. 추출된 자질을 이용하여 기계학습 알고리즘의 모델을 학습하고 댓글의 악성 여부 분류에 활용한다. 본 논문에서는 댓글의 악성 여부 판별을 위한 자질 추출방법을 제안하고 실험을 통해 이에 대한 효용성을 검증하였다.

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On the Regulation for Pronunciation of Loanwords in Korean (외래어의 표준 발음과 어문 규범)

  • Yi, Eun-gyeong
    • Cross-Cultural Studies
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    • v.38
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    • pp.405-431
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    • 2015
  • The purpose of this paper is to investigate how to decide pronunciation of loanwords in Korean language. There has not been a regulation for pronunciation of loanwords in Korean language. Even the dictionary published by the government does not provide any information about the pronunciation of loanwords. In this paper, some actual solutions are suggested for the pronunciation of loanwords. Korean language has Regulations of Standard Korean, Korean Orthography, Regulations on Hangeul Transcriptions on Loanwords and Pronunciation Methods of Standard Korean. These language standards could help to decide pronunciation of loanwords. Some pronunciations which could not be regulated by them must be presented in the standard pronunciation dictionary. For example, glottalization rule of 's' in many loanwords could be presented in the description of each loanword in the dictionary. However the pronunciation of loanwords must be similar to the spelling. If various pronunciations are allowed to one spelling, then people will be so confused by the discrepancy between pronunciation and spelling of loanwords.

A Study on Characteristics of Actual State of School Mathematics Terms in North Korea (북한의 학교수학 용어의 현상적 특징에 관한 연구)

  • Park Kyo Sik
    • School Mathematics
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    • v.7 no.1
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    • pp.1-15
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    • 2005
  • In this paper, some characteristics of actual state of school mathematics terms in north Korean mathematics textbooks, which were issued in 2000-2002, are discussed. In north Korea, terms are expressed in north Korean orthography. Many Chinese style terms are translated into pure Korean terms, but there are still so many Chinese style terms. It is known that there is deep gap between north and south Korean terms. But actually it is not. This means that integration of north and south Korean terms can be easily realized. It is known that translating Chinese style terms into pure Korean term can be useful in mathematics teaching and learning, but north Korean experiences tell that we should act with prudence in doing so. We need sufficient discussion in case of north Korean terms which are totally different with south Korean terms. Semantical analysis is needed with preference survey.

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Research on Methods for Processing Nonstandard Korean Words on Social Network Services (소셜네트워크서비스에 활용할 비표준어 한글 처리 방법 연구)

  • Lee, Jong-Hwa;Le, Hoanh Su;Lee, Hyun-Kyu
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.21 no.3
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    • pp.35-46
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    • 2016
  • Social network services (SNS) that help to build relationship network and share a particular interest or activity freely according to their interests by posting comments, photos, videos,${\ldots}$ on online communities such as blogs have adopted and developed widely as a social phenomenon. Several researches have been done to explore the pattern and valuable information in social networks data via text mining such as opinion mining and semantic analysis. For improving the efficiency of text mining, keyword-based approach have been applied but most of researchers argued the limitations of the rules of Korean orthography. This research aims to construct a database of non-standard Korean words which are difficulty in data mining such abbreviations, slangs, strange expressions, emoticons in order to improve the limitations in keyword-based text mining techniques. Based on the study of subjective opinions about specific topics on blogs, this research extracted non-standard words that were found useful in text mining process.

Automatic Classification of Frequently Asked Questions Using Class Embedding and Attentive Recurrent Neural Network (클래스 임베딩과 주의 집중 순환 신경망을 이용한 자주 묻는 질문의 자동 분류)

  • Jang, Youngjin;Kim, Harksoo;Kim, Sebin;Kang, Dongho;Jang, Hyunki
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.367-370
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    • 2018
  • 웹 또는 모바일 사용자는 고객 센터에 구축된 자주 묻는 질문을 이용하여 원하는 서비스를 제공받는다. 그러나 자주 묻는 질문은 사용자가 직접 핵심어를 입력하여 검색된 결과 중 필요한 정보를 찾아야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 질의를 입력 받아 질의에 해당하는 클래스를 분류해주는 문장 분류 모델을 제안한다. 제안모델은 웹이나 모바일 환경의 오타나 맞춤법 오류에 대한 강건함을 위해 자소 단위 합성곱 신경망을 사용한다. 그리고 기계 번역 이외에도 자연어 처리 부분에서 큰 성능 향상을 보여주는 주의 집중 방법과 클래스 임베딩을 이용한 문장 분류 시스템을 사용한다. 457개의 클래스 분류와 769개의 클래스 분류에 대한 실험 결과 Micro F1 점수 기준 81.32%, 61.11%의 성능을 보였다.

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The Description Rule of Terms and Characters in Databases (데이터베이스의 사용문자(使用文字) 및 용어(用語) 표기법(表記法))

  • Kim, Tae-Jung;Lee, Chang-Han
    • Journal of Information Management
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    • v.19 no.1
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    • pp.95-122
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    • 1988
  • From the lack of common rule for the description of the characters and terms in bibliographic databases, it was hard to share information with other organizations and to obtain relevant bits of information through online retrieval. In this paper, the authors suggest a rule for the transcription of symbols and letters, that are found in articles. but impossible to input through CRT terminals, into the symbols and letters which is capable of input and retrieval. And, in the 'Hangul orthography' and 'Description rule of the borrowed words' which are officially announced by the Ministry of Education, more than two ways are permited for the expression of terms. In that case, to improve retrieval efficiency and to prevent 'confusion in description, they are regulated.

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Context Based Real-time Korean Writing Correcting for Foriengers (외국인 학습자를 위한 문맥 기반 실시간 국어 문장 교정)

  • Park, Young-Keun;Choi, Jae-Sung;Kim, Jae-Min;Lee, Seong-Dong;Lee, Hyun-Ah
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2016.10a
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    • pp.273-275
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    • 2016
  • 외국인 유학생과 국내 체류 외국인을 포함하여 한국어를 학습하고자 하는 외국인이 지속적으로 증가함에 따라, 외국인 한국어 학습자의 교육에 대한 관심도 높아지고 있다. 기존 맞춤법 검사기는 한국어를 충분히 이해할 수 있는 한국인의 사용에 중점을 두고 있어, 외국인 한국어 학습자가 사용하기에는 다소 부적절하다. 본 논문에서는 한국어의 문맥 특성과 외국인의 작문 특성을 반영한 한국어 교정 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 말뭉치에서 추출한 어절 바이그램에 대한 음절 역색인을 구성하여 추천 표현을 빠르게 제시할 수 있으며, 키보드 후킹에 기반한 사용자인터페이스를 제공하여 사용자 편의를 높인다.

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