본 연구는 다양한 언어 데이터 분석을 통해 최소주의에서의 확대투사원리에 대한 대안을 제시하는데 역점을 둔다. 확대투사원리는 두 가지 원리에서 도출되는데, 하나는 표준이론에서의 투사원리이고 다른 하나는 주어위치는 반드시 채워야 한다는 요건을 근거한다. 이 두 원리가 하나로 병합된 확대투사원리는 이후에 계속해서 그 개념이 변한다. 최소주의 출현 이전에는 격에 의존적이었으나, Chomsky(1995)의 최소주의 하에서는 범주자질 [D]의 특성으로 귀착된다. 그러나 본 연구에서는 위치 도치 구문, 허사 there 구문, 결속이론과 같은 구문에서의 다양한 언어 데이터를 분석하여 굴절어구의 지정어 위치는 최대로 투사된 어휘항목에 의해 반드시 채워져야 한다는 대안을 제시한다.
Geis (1973) has provided various properties of the subjects and by + Gerund Phrase (GerP) in English causative constructions. Among them, the two main issues of Geis's analysis are as follows: unlike Lakoff (1965; 1966), the subject of English causative constructions, including causative-inchoative verbs such as liquefy, first of all, should be acts or events, not persons, and the by + GerP in the construction is a complement of the causative verbs. In addition to these issues, Geis has provided various data exhibiting other idiosyncratic properties and proposed some transformational rules such as the Agent Creation Rule and rule orderings to explain them. Against Geis's claim, I propose that English causative verbs require either Proper nouns or GerP subjects and that the by + GerP in the constructions as a Verbal Modifier needs Gerunds, whose understood Affective-agent subject is identical to the subject of causative verbs with respect to the semantic index value. This enables us to solve the two main issues. At the same time, the other properties Geis mentioned also can be easily accounted for in Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG) by positing a few lexical constraints. On this basis, it is shown that given the few lexical constraints and existing grammatical tools in HPSG, the constraint-based analysis proposed here gives a simpler explanation of the properties of English causative constructions provided by Geis without transformational rules and rule orderings.
For the learners of English as a foreign language, oral repetition of model sentences is an e essential practice to improve their listening and speaking abilities of English. Skill training of both speech perception and production is involved in this practice. This paper reports on an observation of production e$\pi$ors in such practice made by Japanese college students in my class. The teaching material used is intended for acquainting the learners with basic English rhythm and intonation p patterns. The students were required to repeat each sentence in a series of conversations after a model reading. Although the vocabulary and expressions were rather limited, I monitored different kinds of errors in their repetition. Putting aside intonation, their difficulties are classified into five types; 1. Omission of words or morphemes, 2. Addition of unnecessary words or morphemes, 3. Replacement of words, 4. Japanization of English sounds, 5. Wrong rhythm caused by improper stress assignment. Accurate listening, especially to weakly stressed syllables and to assimilated sounds, as has often been pointed out, is the most difficult part in perception for them. Japanese sound system interferes in production of English sounds. More often than not their knowledge of grammar or the context does not work at all to guess the words they are hearing
The completion of the Human Genome Project that identified all 3 billion base pairs in the human genome can be seen as a step towards understanding the relay of information and intention within an organism, or in other words, the language of life. The faculty of human language, key to differentiating humans from other animate species, works for conveying information to others by mapping meaning to sound based on syntactic structures. This resemblance between life and language has not gone unnoticed; the literature on RNA transcription and translation research regularly uses linguistic metaphors and the biolinguistic perspective of language has also been studied. By examining the biological characteristics of language and the linguistic characteristics of life, this study aims to identify key mechanisms shared between the two systems in order to promote a stronger connection between them. It furthers this goal by pointing out two general messages to which these mechanisms aim, productivity and accuracy, and discovers what lesson these messages give to a human society geared for sustainability.
The purpose of this study investigates high school students' recognition and realities on the integrated science essay and is to suggest desirable direction of integrated science essay of how eduction. To this end, this paper was a questionnaire developed for use, it consists of the status, the writing skills and recognition of integrated science essay. Firstly, all grade students recognize the interest in integrated science essay class, but the need for third grade boys urgently was feeling. Second, STEAM class as a whole than average preference was. Third, integrated science essay was the most relevant, then was mathematics, languages, philosophy ethics, and social. Fourth, integrated science essay class with boys than girls in grade 1, science essay writing, reading science-related essay books, grammar, knowledge of the science and philosophy of science lessons, classes STEAM, read commentary essay reference all on the item, the higher affinity. Currently being implemented in integrated science essay test compared to the first, team teaching approach in schools project under one class teaches students how many teachers should be made. Second, it would require modifications of course content tailored to the preferences of female preference for science higher grade female students to disappear.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권3호
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pp.303-324
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2008
생물측정학-멘델주의 논쟁은 다윈이 주장한 생물 진화의 연속성과 자연선택을 두고 1890년대 중반부터 약 10여년간 치열하게 진행되었던 논쟁이다. 본 연구에서는 생물학이 아니라 통계학에 중점을 두고 논쟁의 진행과정을 살펴보았다. 특히 수학자이던 피어슨이 생물학 자료에 대해 통계학을 연구하게된 배경, The Grammar of science에 나타나는 그의 과학철학과 논쟁에서 나타나는 피어슨의 입장, 그리고 그의 입장과 1830년대 이후 영국 통계학 전통 사이의 관계도 살펴보았다. 결과적으로 이 논쟁을 계기로 피어슨의 많은 통계학 연구가 나오게 되었고 처음으로 연구자들이 결집하게 되었으며 새로운 학술지 Biometrka가 창간되었음을 알 수 있었다. 또한 이 논쟁은 우생학과 더불어 수학적인 통계학이 대학에 자리잡는 촉매제로 작용하였다.
그 동안의 인터넷을 이용한 실용영문독해 수업은 단순히 영어로 된 인터넷 홈 페이지를 찾아 독해하는 방식으로 이루어졌다. 이러한 교육 방법은 인터넷 자료의 방대함, 수업의 수준에 적합하지 않은 어휘사용, 인터넷 자료를 찾기까지의 컴퓨터 활용능력의 요구, 또한 독해 후 토론 및 발표의 방안 부족 등의 여러 가지 문제점을 갖고 있어 효과적인 수업을 진행하기 어려운 것인 현실이었다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 체계적으로 파악하고 이를 해결할 수 있는 시스템을 설계 구현하였다.
문법 교정 모델은 입력된 텍스트에 존재하는 문법 오류를 탐지하여 이를 문법적으로 옳게 고치는 작업을 수행하며, 학습자에게 더 나은 학습 경험을 제공하기 위해 높은 정확도와 재현율을 필요로 한다. 이를 위해 최근 연구에서는 문단 단위 사전 학습을 완료한 모델을 맞춤법 교정 데이터셋으로 미세 조정하여 사용한다. 하지만 본 연구에서는 기존 사전 학습 방법이 문법 교정에 적합하지 않다고 판단하여 문단 단위 데이터셋을 문장 단위로 나눈 뒤 각 문장에 G2P 노이즈와 편집거리 기반 노이즈를 추가한 데이터셋을 제작하였다. 그리고 문단 단위 사전 학습한 모델에 해당 데이터셋으로 문장 단위 디노이징 사전 학습을 추가했고, 그 결과 성능이 향상되었다. 노이즈 없이 문장 단위로 분할된 데이터셋을 사용하여 디노이징 사전 학습한 모델을 통해 문장 단위 분할의 효과를 검증하고자 했고, 디노이징 사전 학습하지 않은 기존 모델보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 둘 중 하나의 노이즈만을 사용하여 디노이징 사전 학습한 두 모델의 성능이 큰 차이를 보이지 않는 것을 통해 인공적인 무작위 편집거리 노이즈만을 사용한 모델이 언어학적 지식이 필요한 G2P 노이즈만을 사용한 모델에 필적하는 성능을 보일 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
모바일 단말기의 어휘 인식 시스템에서는 통계적 방법에 의한 어휘인식을 수행하고 N-gram을 이용한 통계적 문법 인식 시스템을 사용한다. 인식 대상이 되는 어휘의 수가 증가하면 어휘 인식 알고리즘이 복잡해지고 대규모의 탐색공간을 필요로 하게 되며 처리시간이 길어지므로 제한된 연산처리 능력과 메모리로는 처리하기가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하고 어휘 인식을 최적화하기 위하여 MLHF 시스템을 제안한다. MLHF는 FLaVoR의 구조를 이용하여 음향학적 탐색과 언어적 탐색을 분리하여 음향학적 탐색에서는 HMM을 사용하고 언어적 탐색 단계에서는 Levenshtein distance 알고리즘을 사용한다. 시스템 성능 평가 결과 어휘 종속 인식률은 98.63%, 어휘 독립 인식률은 97.91%의 인식률을 나타냈으며 인식속도는 1.61초로 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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