• 제목/요약/키워드: 형태소 빈도

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한국어 음절의 표기빈도와 형태소빈도가 단어인지에 미치는 효과 (Effects of orthographic and morphological frequency of a syllable in Korean word recognition)

  • 이광오;배성봉
    • 인지과학
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    • 제20권3호
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    • pp.309-333
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    • 2009
  • 2음절 한자 합성어의 어휘판단에서 형태소 처리와 글자 처리의 역할을 조사하였다. 실험 1의 단어에 대한 반응에서는 어두와 어말 위치 모두에서 형태소 빈도의 효과는 나타나지 않았으나, 비단어에 대한 반응에서는 글자 빈도의 효과와 글자-형태소 대응의 효과가 나타났다. 빈도가 높은 글자를 포함하는 비단어일수록 반응시간이 길었고, 글자-형태소의 대응이 불투명한 비단어일수록 반응시간이 길었다. 실험 2에서는 실험 1에서 나타난 글자-형태소 대응의 효과를 단어에서 직접 관찰하고자 하였다. 그 결과, 단어 자극에 대해서도 글자-형태소 대응이 불투명할수록 어휘 판단이 느렸으며, 비단어 자극에서 그러한 경향이 더 뚜렷하였다. 본 연구의 결과는, 글자-형태소 대응이 불투명한 단어의 경우 다양한 형태소를 활성화시키게 되고, 그 결과 형태소의 파악은 늦어지고, 결국은 단어 인지의 지연으로 연결된다는 주장을 지지한다. 실험 결과를 바탕으로 하여 한글 표기 한자어의 인지에서 형태소 위치 효과, 글자 빈도의 역할 등에 대해서 논의하였다.

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대어휘 연속음성 인식을 위한 결합형태소 자동생성 (Automatic Generation of Concatenate Morphemes for Korean LVCSR)

  • 박영희;정민화
    • 한국음향학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.407-414
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    • 2002
  • 본 논문에서는 형태소를 인식 단위로 하는 한국어 연속음성 인식의 성능 개선을 위해 결합형태소를 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 학습코퍼스의 54%를 차지하고 오인식의 주요인이 되는 단음절 형태소를 감소시켜서 인식 성능을 높이는 것을 목적으로 한다. 품사의 접속 규칙을 이용한 기존의 지식기반의 형태소 결합방법은 접속 규칙의 생성이 어렵고, 학습 코퍼스에 나타난 출현 빈도를 반영하지 못하여 저빈도 결합형태소를 다수 생성하는 경향을 보였다. 본 논문에서 제시하는 방법은 학습데이터의 통계정보를 이용하여 결합형태소를 자동 생성한다. 결합할 형태소 쌍 선정을 위한 평가척도로는 형태소 쌍의 빈도, 상호정보, 유니그램 로그 유도값(unigram log likelihood)을 이용하였고 여기에 한국어의 특성 반영을 위해 단음절 형태소 제약과 형태소 결합길이를 제한하는 두개의 제약사항을 추가하였다. 학습에 사용된 텍스트 코퍼스는 방송뉴스와 신문으로 구성된 7백만 형태소이고, 최빈도 2만 형태소 다중 발음사전을 사용하였다. 세가지 평가척도 중 빈도를 이용한 것의 성능이 가장 좋았고 여기에 제약조건을 반영하여 성능을 더 개선할 수 있었다. 특히 최대 결합 길이를 3으로 할 때의 성능이 가장 우수하여 언어모델 혼잡도는 117.9에서 97.3으로 18%감소했으며, 형태소 에러율 (MER: Morpheme error rate)은 21.3%에서 17.6%로 감소하였다. 이때 단음절 형태소는 54%에서 30%로 24%가 감소하였다.

형태소 분석 결과의 인코딩 기법과 어절 사전 구축 (Encoding of Morphological Analysis Result and Eojeol Dictionary Construction)

  • 강승식
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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    • pp.112-117
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    • 2004
  • 형태소 분석에서 사용되는 사전은 형태소와 품사 정보를 수록하고 있다. 단어가 한 개의 형태소로 구성되는 굴절어는 대부분의 단어가 어휘형태소의 기본형과 일치되기 때문에 형태소 분석 알고리즘은 사전 탐색과 형태론적 변형을 통해 입력 단어와 어휘형태소를 일치시키는 과정으로 기술된다. 이에 비해, 교착어는 입력 어절이 형태소 사전의 어휘형태소와 일치하지 않기 때문에 어절 자체가 형태소 사전에 포함되지 않아서 굴절어에 비해 상대적으로 형태소 분석 알고리즘의 복잡도가 높고 분석 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 고빈도 어절에 대한 기분석 어절 사전을 구축하여 형태소 분석 속도를 개선하고, 사용자가 어절 사전에 새로운 어절을 추가하거나 어절 사전에 수록된 분석 결과를 수정할 수 있는 어절 사전에 의한 형태소 분석 방법을 제안한다. 구체적인 방법론으로써 형태소 분석 결과를 저장하는 기분석 어절 사전의 크기를 최소화하기 위해 분석 결과를 생성하는데 필요한 최소한의 정보만을 인코딩하는 방법을 사용한다.

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빈도 정보를 이용한 한국어 저자 판별 (Authorship Attribution in Korean Using Frequency Profiles)

  • 한나래
    • 인지과학
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    • 제20권2호
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    • pp.225-241
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    • 2009
  • 본고에서는 빈도 정보를 이용한 저자 판별 (authorship attribution) 기법을 한국어에 적용한 연구를 소개한다. 그 대상으로는 정형화된 장르인 신문 칼럼을, 구체적으로는 조선일보에 연재 중인 4인 칼럼니스트들의 각 40개 칼럼, 총 160개 칼럼 텍스트를 선정하였다. 이들에 대하여 어절, 음절, 형태소, 각 단위 2연쇄 등의 다양한 언어 단위들의 빈도 정보들을 이용한 저자 판별을 시도한 결과, 형태소 빈도를 기반으로 하여 최고 93%를 넘는 높은 예측 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 저자 개인 문체간의 거리도 빈도 정보로써 계량적 표상이 가능함을 보일 수 있었다. 이로써 빈도 분석과 같은 통계적, 계량적 방법을 통하여 한국어 텍스트에 대한 성공적인 저자 판별과 개인 문체의 정량화가 가능하다는 결론을 내릴 수 있다.

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파싱을 위한 선택 : 구문 형태소의 이용 (Another Choice for Parsing : Using Syntactic Morpheme)

  • 황이규;송연정;이현영;이용석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.249-254
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    • 1999
  • 자연어 분석에서 발생하는 가장 큰 문제점은 분석의 각 단계에서 필요 이상의 모호성이 발생하는 것이다. 이러한 모호성은 각각의 분석 단계에서는 반드시 필요한 결과일 수 있지만 다음 단계의 관점에서는 불필요하게 과생성된 자료로 볼 수 있다. 특히 한국어 형태소 분석 단계는 주어진 문장에 대해 최소의 의미를 가지는 형태소로 분석하기 때문에 과생성된 결과를 많이 만들어 내는데, 이들 대부분이 보조용언이나 의존 명사를 포함하는 형태소열에서 발생한다. 품사 태깅된 코퍼스에서 높은 빈도를 나타내는 형태소들을 분석해 보면 주위의 형태소와 강한 결합 관계를 가지는 것을 발견할 수 있다. 이러한 형태소는 대부분 자립성이 없는 기능형태소로서, 개개의 형태소가 가지는 의미의 합으로 표현되기보다는 문장내에서 하나의 구문 단위로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 이 형태소 열을 구문 형태소로 정의하고, 필요한 경우 일반 형태소 해석의 결과를 구문 형태소 단위로 결합하고 이를 바탕으로 구문 해석을 하는 방법을 제안한다. 구문 형태소 단위를 이용하여 구문해석을 수행함으로써, 형태소 해석 결과의 축소를 통해 불필요한 구문 해석 곁과를 배제할 수 있다.

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빈도 정보를 이용한 저자 판별: 조선일보 4인 칼럼을 대상으로 (Authorship Attribution in Korean Using Chosun Ilbo Column Texts)

  • 한나래
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.29-34
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    • 2008
  • 본고에서는 빈도 정보를 이용한 저자 판별 (authorship attribution) 기법을 한국어에 적용한 연구를 소개한다. 그 대상으로는 정형화된 장르인 신문 칼럼을, 구체적으로는 조선일보에 연재 중인 4인 칼럼니스트들의 각 40개 칼럼, 총 160개 칼럼 텍스트를 선정하였다. 이들에 대하여 어절, 음절, 형태소, 각 단위 2연쇄 등의 다양한 언어 단위들의 빈도 정보들을 이용한 저자 판별을 시도한 결과, 형태소 빈도를 기반으로 하여 최고 93%를 넘는 높은 예측 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 저자 개인 문체간의 거리도 빈도 정보로써 계량적 표상이 가능함을 보일 수 있었다. 이로써 빈도 분석과 같은 통계적, 계량적 방법을 통하여 한국어 텍스트에 대한 성공적인 저자 판별과 개인 문체의 정량화가 가능하다는 결론을 내릴 수 있다.

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상대빈도를 이용한 문법형태소의 인식 방법 (A Method of Function-word Recognition by Relative Frequency)

  • 강승식
    • 인지과학
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    • 제10권2호
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    • pp.11-16
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    • 1999
  • 한글 문서에서 일부 조사와 일부 어미들은 출현 빈도가 높은 반면에 그 외에 조사와 어미는 출현빈도가 낮을 것으로 추측되고 있다. 본 연구에서는 실험을 통해서 이러한 사실을 확인하고 한국어 분석 시스템에서 활용하기 위하여 조사와 어미의 상대적 출현 빈도를 조사하였다. 조사의 상대적 출현 빈도를 조사한 결과, 말 뭉치 분야에 따라 약간의 차이가 있으나 일반적으로 빈도수가 높은 9개의 조사가 전체 조사의 70%를 차지하고 상위 20개, 32개, 69개의 조사가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있음을 확인하였다. 어말 어미는 빈도수가 높은 10개의 어말 어미가 전체 어말 어미의 70%를 차지하고 상위 33개, 54개, 117개가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있다. 본 논문에서는 조사와 어미의 상대적 출현 빈도에 따라 문법형태소 사전을 구성하는 방법을 제안한다. 조사와 어미의 상대적 출현 빈도는 미등록 어 추정이나 형태론적 중의 성을 해결할 때도 활용된다.

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신문 사설의 특징적 표현들에 대한 연구 (Key Expressions in Editorial Texts: Determining the Unithood and Termhood of Word Sequences based on a 2009 Newspaper Corpus)

  • 김혜영;강범모
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.185-190
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    • 2012
  • 본 논문은 동아, 조선, 중앙, 한겨레 신문의 2009년 신문 사설의 제목과 본문에서 나타나는 n-gram에 대한 논의이다. 구체적으로 자주 출현하는 단어들의 연속 단위 3~6개의 형태소를 추출하여 신문 사설에서 나타난 고빈도 형태소 연속체를 살펴본다. 또한 이들을 기사문에서 추출한 패턴과 로그공산비로 비교하여 신문 사설에서 더 특징적인 의미로 사용되는 어휘들을 살펴본다. 그 결과, 사설 본문에서는 3-gram은 '아야 한다'. 4-gram은 'ㄹ 것이다', 5-gram은 'ㄹ 수밖에 없다', 6-gram은 '아야 할 것이다' 등이, 사설 제목은 '것인가, 안 된다'가 하나의 용어처럼 사용되고 있었다. 이러한 형태소 연속체를 살펴봄으로써, 신문사설의 텍스트 특징과 정형적인 표현에 대해서 살펴볼 수 있다.

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형태소 공유 어휘의 심성 어휘집 표상 양식 (Hemispheric Asymmetry in Processing Semantic Relationship Shown in Normals and Aphasic)

  • 정재범;이홍재;문영선;김동휘;편성범;남기춘
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.359-367
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    • 1999
  • 형태소를 공유하고 있는 어휘가 심성 어휘집(mental lexicon)에 어떻게 저장되어 있고 어떻게 어휘 접근되는지에 관하여 여러 설명이 제기되었다 첫 번째 가설은 형태소 공유 어휘는 심성 어휘집에 모두 같은 어근 혹은 어간을 중심으로 저장되어 있다는 것이다. 두 번째 가설은 어간이나 어근으로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하는 것이 아니라 일단 활용된 형태의 어휘를 심성 어휘집에서 찾고, 만일 해당되는 것이 발견되면, 그 활용된 어절의 이해가 끝나게 되고, 만일에 해당되는 것이 심성 어휘집에 존재하지 않는 경우에만 부수적인 과정으로 구성 형태소로의 분석이 이루어진다는 것이다. 세 번째 가설은 어휘의 품사, 어휘의 빈도, 형태소 활용의 규칙성 등에 따라 구성 형태소로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하거나 아니면 활용된 어휘의 직접적인 접근을 통해 활용된 단어를 이해한다는 것이다. 본 연구에서는 이 세 종류의 가설 중에 어느 가설이 옳은 것인지를 조사하기 위해, "먹은" 흑은 "쥐어"와 같은 한국어 어절을 이용하여 형태소 표상 양식과 이해 과정을 다루었다. 본 연구의 목적을 위해 점화 어휘 판단 과제(primed-lexical decision task)를 사용하였다. 실험 1은 "먹은"처럼 동사 "먹다"로도 해석이 가능하고 명사 "먹"으로도 가능한 중의적 어절을 점화 문자열로 제시하고 이 문자열이 두 의미와 관련된 목표 단어 재인에 어떤 영향을 끼치는지를 조사하였다. 만일에 "먹"이라는 어근 혹은 어간으로의 분석을 통해 이 어절을 이해한다면 두 종류의 의미와 관련된 조건 모두에서 촉진적 점화 효과(facilitatory priming effect)가 나타날 것이고, 어절 전체로의 어휘 접근 과정이 일어난다면 사용빈도에서 높은 동사 뜻과 관련된 조건에서만 촉진적 점화 효과가 나타날 것이다. 실험 1의 결과는 두 종류의 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.

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상대적 출현 빈도를 이용한 조사/어미 사전의 구성 (A Construction of Josa/Eomi Dictionary using Relative Frequency)

  • 강승식
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.188-194
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    • 1995
  • 한글 문서에서는 일부 조사와 일부 어미가 자주 출현하며 그 외의 조사/어미는 출현 빈도가 낮을 것으로 추측되고 있다. 본 연구에서는 실험에 통해서 이러한 사실을 확인하고 자주 출현하는 통합형 조사와 어미의 빈도를 구하기 위하여 한국어 말뭉치에서 통합형 조사와 통합형 어미의 상대적 출현 빈도를 조사하였다. 통합형 조사의 상대적 출현 빈도를 조사한 결과 말뭉치의 분야에 따라 약간의 차이가 있으나 평균 상위 9개의 통합형 조사가 전체 조사의 70%를 차지하고 있으며 상위 20개, 32개, 69개의 통합형 조사가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있음을 확인하였다. 통합형 어말어미의 경우에는 상위 10개의 통합형 어말어미가 전체 어말어미의 70%를 차지하고 상위 33개, 54개, 117개의 통합형 어미가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있다. 본 논문에서는 조사, 어미의 상대적 출현 빈도에 따라 계층적으로 조사/어미 사진을 구성함으로써 형태소 분석 효율을 높이고 형태소 분석기가 다양한 응용 분야에 쉽게 적응할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 또한 통합형 조사, 어미의 상대적 출현 빈도는 미등록어 추정을 용이하게 하거나 형태론적 모호성을 해결할 때에도 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.

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