This study focuses on a method for sequential data augmentation in order to alleviate data sparseness problems. Specifically, we present corpus expansion techniques for enhancing the coverage of a language model. Recent recurrent neural network studies show that a seq2seq model can be applied for addressing language generation issues; it has the ability to generate new sentences from given input sentences. We present a method of corpus expansion using a sentence-chain based seq2seq model. For training the seq2seq model, sentence chains are used as triples. The first two sentences in a triple are used for the encoder of the seq2seq model, while the last sentence becomes a target sequence for the decoder. Using only internal resources, evaluation results show an improvement of approximately 7.6% relative perplexity over a baseline language model of Korean text. Additionally, from a comparison with a previous study, the sentence chain approach reduces the size of the training data by 38.4% while generating 1.4-times the number of n-grams with superior performance for English text.
정보 검색(Information Retrieval)이나 디지털 도서관(Digital Library)과 같은 분야에서 가장 중요한 요소는 사용자가 필요로 하는 정보를 찾아주는 것이다. 이를 위해서 사용자가 사용하는 장치는 사용자의 의도뿐만 아니라 문서의 내용 또한 잘 파악하여야 한다. 본 논문은 문서의 의미적인 내용을 파악하는데 도움을 주는 효과적인 키워드 추출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문서에서 추출된 명사들의 의미(sense)를 결정(disambiguation)하고, 의미가 결정된 명사로 어휘체인을 생성한다. 특정 척도를 이용하여 강한 체인을 선별하고, 몇 개의 강한 체인에서 키워드들을 추출한다. 문서에서 사용된 명사들의 실제 센스를 결정하는 단계에서 semantic window라는 개념을 제안한다. 이것은 주변 명사들과의 의미관계를 미리 살펴보고, 문서내의 명사들의 센스를 결정하는 것이다. 본 시스템의 성능을 검증하기 위하여, 주요 구(key phrase) 추출 시스템인 KEA의 성능과 비교 분석하였다. 본 시스템은 정보 검색과 디지털 도서관을 포함한 범용적인 도메인에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
자동 문서 요약 분야에서 대상 문서를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 어떻게 파악하고 구조화할 것인가는 중요한 이슈가 되어 왔다. 문서에 출현한 단어들은 Bag of Words 가정처럼 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 문서가 쓰여진 의도에 따라 서로 간의 의미적, 혹은 지시적으로 연관되어 있다. 이러한 단어간의 연관성은 결속성(cohesion)이라고 표현하며, 이를 이용한 자동 방법으로 Barzilay의 어휘 체인(lexical chain)을 사용한 자동 방법이 대표적이다. 본 연구에서는 단어간의 연관성과 영문 시소러스인 워드넷(wordnet)에서 단어의 위치 정보를 사용하여 어휘 체인의 성능을 개선하였고, 대상 문서의 개념을 어휘 체인에 기반해 표현하여 자동의 성능을 개선하는 방안을 제시한다.
I look at the respective responsibilities of different components of the language faculty in the description of two radically different kinds of linguistic phenomenon. The first is the production/perception mismatch in the child's acquisition of the phonology of its first language. There is strong evidence that the child's lexical representations are the same as the adult's, but I argue that the child's own pronunciations, have no linguistic status and are best treated as the product of a neural network. The second is the nature of compositionality, where I argue that compositionality in Natural Language is derivative from that in the Language of Thought. With this assumption and using evidence from quantification in ‘backward control’ structures, I argue that chain theory is intrinsically inimical to a simple view of the legibility relation between LF and LoT.
최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.
본 연구에서는 오픈 도메인에서 동작할 수 있는 질의 응답 시스템(Open-domain Question Answer ing System)을 구현하고 영어권 TREC에 참가한 결과를 기술하였다. 정답 유형을 18개의 상위 노드를 갖는 계층구조로 분류하였고, 질문 처리에서는 LSP(Lexico-Semantic Pattern)으로 표현된 문법을 사용하여 질문의 정답 유형을 결정하고, lemma 형태와 WordNet 의미, stem 형태의 3가지 유형의 키워드로 구성된 질의를 생성한다. 이 질의를 바탕으로, 패시지 선택에서는 문서검색 엔진에 의해 검색된 문서들을 문장단위로 나눠 정수를 계산하고, 어휘체인(Lexical Chain)을 고려하여 인접한 문장을 결합하여 패시지를 구성하고 순위를 결정한다. 상위 랭크의 패시지를 대상으로, 정답 처리에서는 질문의 정답 유형에 따라 품사와 어휘, 의미 정보로 기술된 LSP 매칭과 AAO (Abbreviation-Appositive-Definition) 처리를 통해 정답을 추출하고 정수를 계산하여 순위를 결정한다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해 TREC10 QA Track의 main task의 질문들 중, 200개의 질문에 대해 TRIC 방식으로 자체 평가를 한 결과, MRR(Mean Reciprocal Rank)은 0.341로 TREC9의 상위 시스템들과 견줄 만한 성능을 보였다.
Korean has a pair of voiceless fricatives, whose laryngeal manifestation comes in parallel to stops and affricates with a three-way lexical contrast. Prior phonetic studies by Kagaya (1974), Iverson (1983), and Kang (1999, 2000) point out /s/ is associated with multiple characteristics of the larynx shared with not only the lax but also the aspirated series, whereas /s' / carries a laryngeal distinction typical of the tense consonants. The complex dual nature of /s/ is again supported by a psycholinguistic study by Kang (2004), as /s/ was found to interact with /$c^h$/ (17% of the time) as well as /c/ (57%) in speech errors. In addition, a recent work by Cho and Lee (2003) notes an interesting chain shift case in the acquisition of the fricatives. Although they observed a significant phonological pattern between child English and Korean, Cho and Lee's description of acquiring fricatives is far from being precise from the perspective of phonetics. From a longitudinal study of recorded tapes by two children at 1;7-3;8 and 1;7-2;1 respectively, I found that /s' / was usually substituted into tense noncontinuants in young children's early production as predicted, whereas /s/ having both lax and aspirated-like glottal properties revealed a complicated pattern of substitutions into lax, tense, and aspirated noncontinuants with a varying degree of preference relative to the subjects. The current acquisition study supports the previous claims concerning fricatives in other languages, showing that their acquisition comes after stops. Besides, it also notes that Korean fricatives are subject to a series of phonological processes called stopping, affricating, tensifying and palatalizing during the transitional period of phonological development by young children. Moreover, between the two voiceless types, /s/ was acquired earlier than /s'/ as the unmarked segment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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