The aim of this paper is to study the relation between Eojeol and prosodic phrase in Korean. Depending on two adnominal ending form in Korean '-ㄴ' and '-ㄹ', there are some different prosodic phrase: 1) $1{\sim}2$ syllable eojeols : '-ㄴ' has none prosodic phrase in front of the eojeol, an accentual phrase in the end of the eojeol. In contrast, '-ㄹ' has an accentual phrase in front of the eojeol, but none in the end of the eojeol. 2) More than 3 syllable eojeols : '-ㄴ' have accentual phrases on the edge of the eojeol. but '-ㄹ' has an accentual phrase in the end of the eojeol.
This study examined the influence of lexical factors on verbal Eojeol recognition. To meet the goal, forty-five L2 Korean learners and twenty-two Korean native speakers took Eojeol decision tasks measured with the lexical factors such as 'number of strokes', 'number of consonants and vowels', 'number of syllables', 'number of morphemes', 'whole Eojeol frequency', 'root frequency', 'first-syllable-sharing frequency', and 'number of dictionary meanings.' As a result, 'whole Eojeol frequency' was the most effective factor to predict Eojeol recognition reaction time for native speakers and L2 learners, which supports the full-list model. Other lexical factors influencing Eojeol recognition reaction time in L2 learners were different following their proficiency level.
In this paper, we will to check and to correct mis-recognized word using Eojeol information. First, we divided into 16 classes that constituents in a Eojeol after we analyzed Korean statement into Eojeol units. Eojeol-Constituent state diagram constructed these constitutents, find the Left-Right Connectivity Information. As analogized the speech of connectivity information, reduced the number of cadidate words and restricted case of morphological analysis for mis-recognition Eojeol. Then, we improved correction speed uisng heuristic information as the adjacency information for Eojeol each other. In the correction phase, construct Reverse-Order Word Dictionary. Using this, we can trace word dictionary regardless of mis-recongnition word position. Its results show that improvement of recognition rate from 97.03% to 98.02% and check rate, reduction of chadidata words and morpholgical analysis cases.
자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식 시스템에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 자동으로 찾아주는 자동 띄어쓰기 알고리즘으로 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 형태소 분석기를 이용한 양방향 최장일치법에 의해 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식한다. 4,500여 어절로 구성된 두 가지 유형의 문장 집합에 대하여 제안한 방법의 띄어쓰기 정확도를 평가한 결과 '공백 재현율'이 97.3%, '어절 재현율'이 93.2%로 나타났다.
이 연구는 초등학교 3학년 아동들이 나이에 알맞은 동화와 설명글을 읽을 때 보이는 안구 운동의 전반 특징과 낱말/어절 수준에 따른 특징을 우리글에서 처음으로 알아보았다. 아동들은 동화를 읽을 때 어절을 대략 213ms 동안 보다가 글 방향으로 3.6자 눈을 움직였고, 설명문을 읽을 때는 214ms 동안 보다가 글 방향으로 3.3자 정도 눈을 움직였다. 동화와 설명글 모두에서 앞으로 가서 다시 읽는 눈 움직임은 전체의 약 31%정도를 차지했다. 이런 전반 양상과 더불어, 어절 수준에서 어절 길이, 낱말빈도, 착지점 효과를 살펴보았는데, 아이들은 동화와 설명 글 모두에서 긴 어절을 짧은 어절보다 오래 주시하였고, 성인 독자와 마찬가지로 눈을 어절 가운데 근처에 착지하려는 경향성을 보였다. 또한 반복되지 않은 어절들을 분석했을 때 설명글에서 빈도가 낮은 어절들은 길이에 따른 주시시간이 차이를 크게 보였고 빈도가 높은 어절들은 길이에 따른 차이를 거의 보이지 않았다.
본 논문에서는 띄어쓰기가 전혀 되어 있지 않은 문자열을 입력 받아 말뭉치에서 추출한 어절 정보를 이용하여 자동 띄어쓰기를 해 주는 방법론을 제안한다. 형태소 분석기도 사용되나 오류 수정이라는 제한적인 용도로만 사용된다. 성능 평가를 위해 1,000만 어절 규모의 세종 말뭉치에서 순수 한글 585만 어절을 발췌하여 10 개의 세트로 나누고 10 배수 교차 검증을 실시한 결과 98.06%의 음절 정확도와 94.15%의 어절 재현율을 얻었다. 또한, 개인용 컴퓨터에서 초당 25만 어절, 1.8 MB의 문서를 처리할 수 있을 정도로 빠르다. 제안된 방법의 정확도나 재현율은 어절 사전의 크기에 영향을 받기 때문에 보다 큰 말뭉치로 어절 사전을 구축하면 성능이 더욱 향상될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 어절 단위의 기분석 사전과 음절 단위의 확률 모델을 이용하는 한국어 형태소 분석기가 실용성이 있는지를 검증한다. 이를 위해 기존의 한국어 형태소 분석기 MACH와 KLT2000을 복제하고, 복제된 형태소 분석기의 분석 결과가 MACH와 KLT2000 분석 결과와 얼마나 유사한지 정밀도와 재현율로 평가하는 실험을 하였다. 실험은 1,000만 어절 규모의 세종 말뭉치를 10개의 세트로 나누고 10배수 교차 검증을 하는 방식으로 하였다. MACH의 분석 결과를 정답 집합으로 하고 MACH 복제품의 분석 결과를 평가한 결과 정밀도와 재현율이 각각 97.16%와 98.31%였으며, KLT2000 복제품의 경우에는 정밀도와 재현율이 각각 96.80%와 99.03%였다 분석 속도는 MACH 복제품의 경우 초당 30.8만 어절이며, KLT2000 복제품은 초당 43.6만 어절로 나타났다. 이 실험 결과는 어절 단위의 기분석 사전과 음절 단위의 확률 모델로 만든 한국어 형태소 분석기가 실제 응용에 사용될 수 있을 정도의 성능을 가진다는 것을 보여준다.
In this paper, phrase boundaries in sentence are predicted and a phrase break information is applied to an HMM-based Korean Text-to-Speech synthesis system. Synthesis with phrase break information increases a naturalness of the synthetic speech and an understanding of sentences. To predict these phrase boundaries, context-dependent information like forward/backward POS(Part-of-Speech) of eojeol, a position of eojeol in a sentence, length of eojeol, and presence or absence of punctuation marks are used. The experimental results show that the naturalness of synthetic speech with phrase break information increases.
In this paper, we present a sentence speech recognizer for twenty questions game. The proposed approaches for speaker-independent sentence speech recognition can be divided into two steps. One is extraction of the number of syllables in eojeol for candidate reduction, and the other is knowledge based language model for sentence recognition. For twenty questions game, we implemented speech recognizer using 956 sentences and 1095 eojeols. The results obtained in our experiments were 87% sentence recognition rate and 90.15% eojeol recognition rate.
질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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