• 제목/요약/키워드: Grammatical Relation

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"동의보감(東醫寶鑑)"에 쓰여진 허준(許浚) 문장(文章)의 문법적(文法的) 특성(特性)과 번역서(飜譯書)의 오류(誤謬) - "탕액편(湯液篇)"을 중심(中心)으로 - (Study on the grammatical characteristics and fallacy of translation in the sentences of Donguibogam by Heo Jun - Focused on Tangaekpean(湯液篇) in Donguibogam "東醫寶鑑" -)

  • 김용한;김은하
    • 대한한의학원전학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.111-124
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    • 2011
  • The objectives of this study are to look into the grammatical characteristics and find misinterpretations on the translation books. 1. Sentences characteristics 1) Lots of ellipses of grammatical parts can be found such as conjunction, postposition, particle, Coverb, and focus on the parts which has practical meaning such as noun, pronoun, verb, adjective in the sentences. 2) Some predicates are skipped in the later phrases which has contradictive concepts against them of former phrases. 3) Pure Korean word order is exposed especially in complement. 2. Translation fallacy 1) There is fallacy in the sentences omitted paratactic conjunction as follows (1) mistranslation based on the wrong concept of the context between equal relation and subordinate relation. (2) failure on setting up the period, (3) misunderstanding equal relation as cause relation. 2) Some singular phrases, which are condition relation, were analyzed as plural phrases in the sentences omitted connection conjunction. 3) Ellipses of postposition obstruct understanding the difference between modifier and modificand in some sentences. 4) Some cause relation phrases were translated as equality relation due to lack of recognition of ellipsis of coverbs.

문법관계 정보를 이용한 단계적 한국어 구문 분석 (Cascaded Parsing Korean Sentences Using Grammatical Relations)

  • 이성욱
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권1호
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    • pp.69-72
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    • 2008
  • 본 연구는 한국어 의존 구조를 결정하는 단계적 의존 구조 분석기를 제안한다. 각 단계에서는 주어진 문법관계의 후보열에서 올바른 문법관계를 결정하는데, 대상문법관계의 종류에 따라 독립적으로 수행된다. 문법관계의 후보열은 미리 학습된 지지벡터기계를 이용하여 주어, 목적어, 보어, 부사어 등 7가지의 문법관계로 추정한다. 각 단계에서는 지지벡터기계 분류기와 어절 간의 거리, 교차 구조 금지, 격 제한의 원칙 등의 한국어 언어 특성을 이용하여 대상문법관계를 결정하며, 모든 단계를 거쳐 최종적으로 전체 의존 구조와 문법관계가 결정된다. 트리 및 문법관계 부착 말뭉치를 이용하여 제안된 시스템을 구현 및 실험하였으며 약 85.7%의 정확률을 얻었다.

Noun Sense Identification of Korean Nominal Compounds Based on Sentential Form Recovery

  • Yang, Seong-Il;Seo, Young-Ae;Kim, Young-Kil;Ra, Dong-Yul
    • ETRI Journal
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    • 제32권5호
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    • pp.740-749
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    • 2010
  • In a machine translation system, word sense disambiguation has an essential role in the proper translation of words when the target word can be translated differently depending on the context. Previous research on sense identification has mostly focused on adjacent words as context information. Therefore, in the case of nominal compounds, sense tagging of unit nouns mainly depended on other nouns surrounding the target word. In this paper, we present a practical method for the sense tagging of Korean unit nouns in a nominal compound. To overcome the weakness of traditional methods regarding the data sparseness problem, the proposed method adopts complement-predicate relation knowledge that was constructed for machine translation systems. Our method is based on a sentential form recovery technique, which recognizes grammatical relationships between unit nouns. This technique makes use of the characteristics of Korean predicative nouns. To show that our method is effective on text in general domains, the experiments were performed on a test set randomly extracted from article titles in various newspaper sections.

한국어 문법관계에 대한 부분구문 분석 (Shallow Parsing on Grammatical Relations in Korean Sentences)

  • 이성욱;서정연
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권10호
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    • pp.984-989
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    • 2005
  • 본 연구의 목적은 한국어 문장의 문법관계를 분석하는 데 있다. 주된 문제는 문장의 주어, 목적어, 부사어를 문장에서 찾아내는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해서 한국어 구문 분석에서 발생하는 여러 중의성을 고려해야 한다. 우리는 문법관계의 중의성을 먼저 해결하고 그 다음에 주어진 명사구와 용언구의 문법관계 확률을 이용하여 용언구의 술어-논항 관계 중의성을 해소하는 통계적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 어절간의 거리, 교차구조 금지, 일문일격의 원칙 둥의 한국어 언어 특성을 반영하였다. 용언구와 명사구 사이의 문법관계에 대한 확률은 지지벡터 분류기를 이용하여 추정하였다. 제안된 방법은 문법관계 및 구문구조 부착 말뭉치를 이용하여 자동으로 문법관계를 학습하였고 주어, 목적어, 부사 각각의 문법관계분석에 대해 각각 $84.8\%,\;94.1\%,\;84.8\%$의 성능을 얻었다.

Grammatical Structure Oriented Automated Approach for Surface Knowledge Extraction from Open Domain Unstructured Text

  • Tissera, Muditha;Weerasinghe, Ruvan
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제20권2호
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    • pp.113-124
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    • 2022
  • News in the form of web data generates increasingly large amounts of information as unstructured text. The capability of understanding the meaning of news is limited to humans; thus, it causes information overload. This hinders the effective use of embedded knowledge in such texts. Therefore, Automatic Knowledge Extraction (AKE) has now become an integral part of Semantic web and Natural Language Processing (NLP). Although recent literature shows that AKE has progressed, the results are still behind the expectations. This study proposes a method to auto-extract surface knowledge from English news into a machine-interpretable semantic format (triple). The proposed technique was designed using the grammatical structure of the sentence, and 11 original rules were discovered. The initial experiment extracted triples from the Sri Lankan news corpus, of which 83.5% were meaningful. The experiment was extended to the British Broadcasting Corporation (BBC) news dataset to prove its generic nature. This demonstrated a higher meaningful triple extraction rate of 92.6%. These results were validated using the inter-rater agreement method, which guaranteed the high reliability.

On Deriving Constraints on Bound Anaphora

  • Lee, Hyun-Oo
    • 한국언어정보학회지:언어와정보
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    • 제2권1호
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    • pp.214-255
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    • 1998
  • Close examination of previous constraints on bound anaphora that are designed to directly constrain the distribution of referentially dependent(RD) items shows that no universal structural relation may exist that relates RD items to their antecedents. As an alternative to these constraints, this paper proposes an axiom of semantic interpretation, called the Principle of Referential Autonomy, which dispenses with any pretheoretical notion of grammatical functions or configurational notion like c-command. Together with certain English-specific facts, this principle enables us to infer the ungrammaticality of core examples of strong and weak crossover.

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구문분석 말뭉치를 이용한 문법 관계의 선호 체언 어휘와 의미 유형 연구 (A Treebank-Based Approach to Preferred Nominal Words in Grammatical Relations and their Semantic Types)

  • 홍정하
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.35-41
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    • 2008
  • 이 논문은 각 문법 관계(grammatical relation)에서 선호되는 체언 어휘를 파악하고, 이 어휘들의 의미적 유형 및 그 위계를 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 80만 어절의 21세기 세종계획 구문분석 말뭉치에서 그 분포를 추출하고, 통계적 검증을 통해 각 문법 관계에서 선호되는 체언 어휘를 선별한다. 이 연구에서 관찰하는 문법 관계는 주어, 목적어, 용언수식어로 하며, 이들 문법 관계에서 선호되는 어휘 추출 대상 품사는 대명사, 고유명사, 일반명사로 한다. 한정성의 강도에 따라 주어 분포 경향이 나타나며, 이에 따라 대명사 > 고유명사 > 일반명사 순으로 주어 분포 경향이 나타난다. 그러나 일반적 예측과 다르게 한정성의 강도가 더 강한 것으로 알려진 대명사가 고유명사보다 목적어와 용언수식어에서 분포 경향이 더 강하여, 일반명사 > 대명사 > 고유명사의 순으로 분포 경향이 나타난다. 대명사, 고유명사, 일반명사는 공통적으로 주어에서는 사람 지시어, 목적어에서는 사물과 장소 지시어, 그리고 용언수식어에서는 시공간 표현이 선호되어 분포한다. 특히 대명사는 각 문법기능에서 인칭대명사의 경우 인칭에 따라, 그리고 지시대명사의 경우 원근칭에 따라 선호도의 차이를 보인다. 이러한 체언 어휘의 의미적 분포 특성은 문법 관계에 통사적 기능 외에도 의미적 경향이 반영된 것으로 고려될 수 있다.

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향단(香壇)의 건축공간(建築空間) 구성수법(構成手法) 연구(硏究) (A Study on the Spatial Composition of Hyangdan)

  • 노동성;홍대형
    • 건축역사연구
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    • 제8권3호
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    • pp.39-51
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    • 1999
  • The purpose of this study is to establish the theory of the spatial composition that is 'The Structure of Relation' in Korean traditional houses. This study has been focused on the spatial composition of Hyangdan. The form composition is an element defining primitive functions and space and producing aesthetical effects, where 'quality as a substance' is not important but 'quality as a relation' is essential. Quality as a meaningful relationship comes from realization and regulation of visual attributes among form elements. Each form compositional element establishes the hierarchical structure logically with the entire order, In order for the quality of all form compositional elements to be clarified as a meaningful relationship logically, 'compositional concept' which combines a series of form elements into the grammatical dependence to a specific direction, has to be assumed. If the intrinsic relationship among a series of form compositional elements fails to confront with the 'contextual concept' which eventually indicates unique conditions for a place according to the refined compositional concept, the result of form composition never leads to a specific solution

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Factors Affecting Changes in English from a Synthetic Language to an Analytic One

  • Hyun, Wan-Song
    • 영어어문교육
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    • 제13권2호
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    • pp.47-61
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    • 2007
  • The purpose of this paper is to survey the major elements that have changed English from a synthetic language to an analytic one. Therefore, this paper has looked at the differences between synthetic languages and analytic ones. In synthetic languages, the relation of words in a sentence is synthetically determined by means of inflections, while in analytic languages, the functions of words in a sentence are analytically determined by means of word order and function words. Thus, Old English with full inflectional systems shows the synthetic nature. However, in the course of time, Old English inflections came to be lost by phonetic changes and operation, which made English dependent on word order and function words to signal the relation of words in a sentence. The major phonetic changes that have shifted English are the change of final /m/ to /n/, the leveling of unstressed vowels, the loss of final /n/, and the decay of schwa in final syllables. These changes led to reduction of inflections of English as well as the loss of grammatical gender. The operation of analogy, the tendency of language to follow certain patterns and to adapt a less common form to a more familiar one, has also played an important role in changing English.

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단어 간 관계 패턴 학습을 통한 하이퍼네트워크 기반 자연 언어 문장 생성 (Hypernetwork-based Natural Language Sentence Generation by Word Relation Pattern Learning)

  • 석호식;작가멧;장병탁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권3호
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    • pp.205-213
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    • 2010
  • 본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.