• 한국언어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국언어정보학회 1998년도 Language, Information and Computation = Selected Papers from the 12th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Singapore
• /
• pp.316-327
• /
• 1998

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국언어정보학회 1995년도 Language, Information and Computation = Proceedings of the 10th Pacific Asia Conference, Hong Kong
• /
• pp.255-260
• /
• 1995

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국언어정보학회 1985년도 Proceedings of 84 Matsuyama Workshop on Formal Grammar
• /
• pp.23-29
• /
• 1985

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.121-139
• /
• 2016

Purpose In this study, we propose the special purposed R package named ""new_Noun()" to process nonstandard texts appeared in various social networks. As the Big data is getting interested, R - analysis tool and open source software is also getting more attention in many fields. Design/methodology/approach With more than 9,000 R packages, R provides a user-friendly functions of a variety of data mining, social network analysis and simulation functions such as statistical analysis, classification, prediction, clustering and association analysis. Especially, "KoNLP" - natural language processing package for Korean language - has reduced the time and effort of many researchers. However, as the social data increases, the informal expressions of Hangeul (Korean character) such as emoticons, informal terms and symbols make the difficulties increase in natural language processing. Findings In this study, to solve the these difficulties, special algorithms that upgrade existing open source natural language processing package have been researched. By utilizing the "KoNLP" package and analyzing the main functions in noun extracting command, we developed a new integrated noun processing package "new_Noun()" function to extract nouns which improves more than 29.1% compared with existing package.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
• /
• pp.2-27
• /
• 2002

As pact of a long-ranged project that aims at establishing database-theoretic semantics as a model of computational semantics, this presentation focuses on the development of a syntactic component for processing strings of words or sentences to construct semantic data structures. For design arid modeling purposes, the present treatment will be restricted to the analysis of some problematic constructions of Korean involving semi-free word order, conjunction arid temporal anchoring, and adnominal modification and antecedent binding. The present work heavily relies on Hausser's (1999, 2000) SLIM theory for language that is based on surface compositionality, time-linearity arid two other conditions on natural language processing. Time-linear syntax for natural language has been shown to be conceptually simple and computationally efficient. The associated semantics is complex, however, because it must deal with situated language involving interactive multi-agents. Nevertheless, by processing input word strings in a time-linear mode, the syntax cart incrementally construct the necessary semantic structures for relevant queries and valid inferences. The fragment of Korean syntax will be implemented in Malaga, a C-type implementation language that was enriched for both programming and debugging purposes arid that was particluarly made suitable for implementing in Left-Associative Grammar. This presentation will show how the system of syntactic rules with constraining subrules processes Korean sentences in a step-by-step time-linear manner to incrementally construct semantic data structures that mainly specify relations with their argument, temporal, and binding structures.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.135-139
• /
• 2008

본 논문은 영한 기계번역에서 영어 수사가 포함된 영어 명사구를 한국어로 번역할 때, 영어 명사에 대응되는 한국어 명사의 적절한 분류사를 반자동으로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 영한 번역의 측면에서, 분류사는 목표언어인 한국어에서만 나타나는 현상이다. 따라서 영어를 한국어로 번역할 때, 적절한 분류사를 생성하지 않으면 한국어 어법에 맞지 않는 부자연스러운 번역 결과를 생성한다. 본 논문에서는 한국어 태그드 코퍼스와 한국어 의미코드 체계에 따라 한국어 분류사를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 따라 한국어 명사에 대해서 한국어 분류사가 구축되었으며, 이렇게 구축된 분류사는 영한 기계번역시스템의 번역 사전에 'KCOUNT'라는 자질을 할당하여 부가하였다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가와 자동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 기계번역의 문장 생성에 있어서 자연스러움(fluency)의 측면에서 번역률 향상이 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
• /
• pp.240-247
• /
• 2004

영어를 제2언어로 사용하는 한국인을 대상으로 이중언어의 어휘접근이 음운 정보와 관련하여 어떻게 일어나는 지를 알아보았다. 이중언어를 처리할 때에 양 언어의 음운적 지식이 동시에 활성화된다는 비선택적 가설과 한 언어의 음운적 지식만이 활성화된다는 선택적 가설을 검증하고자하는 목적으로 2개의 실험을 실시하였다. 실험결과 한글 표적자극의 수행이(실험2) 점화자극으로 제시된 영어 단어의 음운적 조작에 따라 유의미한 영향을 받았고, 영어 표적자극을 처리할 때에는(실험1) 점화자극으로 제시된 한글 단어의 음운적 조작에 따라 영향을 받는 경향을 발견하였다. 이는 이중언어 중 한 언어를 처리할 때에 다른 언어의 음운적지식이 자동적으로 활성화됨을 의미하며 한국인에게 있어서 제2언어인 영어의 처리에서 음운정보가 중요한 역할을 함을 의미한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
• /
• pp.87-90
• /
• 2002

This paper analyzes statistically the relationship between size and balance of text corpus by evaluation of the effect of interview sentences in language model for Korean broadcast news transcription system. Our Korean broadcast news transcription system's ultimate purpose is to recognize not interview speech, but the anchor's and reporter's speech in broadcast news show. But the gathered text corpus for constructing language model consists of interview sentences a portion of the whole, $15\%$ approximately. The characteristic of interview sentence is different from the anchor's and the reporter's in one thing or another. Therefore it disturbs the anchor and reporter oriented language modeling. In this paper, we evaluate the effect of interview sentences in language model for Korean broadcast news transcription system and analyze statistically the relationship between size and balance of text corpus by making an experiment as the same procedure according to varying the size of corpus.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
• /
• 제20권1호
• /
• pp.25-49
• /
• 2016

Honorific forms express the speaker's social attitude to others and also indicate the social ranks and level of intimacy of the participants in the discourse. In a cross-linguistic perspective of grammar engineering, modelling honorification has been regarded as a key strategy for improving language processing applications. Using the HPSG and MRS formalism, this article provides a multilingual grammar model of honorification. The present study incorporates the honorific information into the Meaning Representation System (MRS) via Individual Constraints (ICONS), and then conducts an evaluation to see if the model contributes to semantics-based language processing.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.235-240
• /
• 1996

본 논문에서는 정보 검색에서 사용하는 계층적 클러스터링 기법을 이용하여 용례들을 중심어의 의미에 따라 분류하고자 한다. 분류에 필요한 용례 사이의 유사도는 형태소 사이의 유사도를 이용하여 계산한다. 형태소 사이의 유사도 계산에는 상호 정보, 상호 정보의 유사도, 벡터 유사도 등을 사용한다. 품사 태깅된 17만 코퍼스에서 명사 4개와 동사 4개를 중심어로 사용하여 추출된 용례에 대해서 각 방법의 정확도를 실험한 결과 상호 정보와 상호 정보 유사도를 더한 값을 형태소 사이의 유사도로 사용한 방법이 90.16%의 정확도를 보였다. 제안된 방법에서 사용하는 정보들은 의미 태깅되지 않은 코퍼스에서 추출할 수 있기 때문에, 정보의 획득이 쉬운 장점이 있다.