웹은 사람만이 읽을 수 있는 자연언어 문장들로 구성되어있다. 웹을 기계가 이해할 수 있게 하기 위해 의미적 표기로 구성되어야 한다. 광대한 웹의 성격상 수작업으로 이를 해결할 수는 없다. 따라서 본 연구에서는 링크 파서 및 개념그래프를 사용하여 자연어 문장을 지식표현으로 변환하고 이에 대한 검색을 다룬다. 기존의 연구에서는 3쌍으로 이루어진 지식표현과 검색으로 접근하고 있다. 그러나 이 경우 각 구(Phrase) 사이에 관계를 표현할 수가 없다. 또한 동의어 및 다의어에 대한 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 개념그래프를 사용하여 단어 사이의 의미를 표현하며 동의어 및 다의어 문제를 해결하기 위해 다중 단어로 된 동의어 즉 동일구(Paraphrase)를 사용한다. 이 경우 의미검색에서 다의어 및 동의어 문제가 개선됨을 보였다.
본 연구는 지능형 QA시스템과 관련한 연구에서, 자동 패러프레이즈 생성 시스템을 평가하는 새로운 방법을 제시한다. 기존의 패러프레이즈 생성 시스템의 자동 평가 방법은 참조할 수 있는 패러프레이즈 정보의 양이 크게 제한되어 있었으며, 원 문장의 콘텍스트(context)와 이에 의존하는 통사적 구조(syntactic structure) 및 의미적 구조의 유사성을 고려하지 않고, 단순 구/단어 수준의 의미 유사성을 기반으로 생성된 패러프레이즈를 평가하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 시맨틱 프레임(semantic frame)을 이용한 패러프레이즈 문장 평가 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 문장의 콘텍스트를 표현하는 프레임과 이러한 프레임이 발생시키는 통사적, 의미적 구조의 유사성을 바탕으로 원 문장과 패러프레이즈 문장의 '의미 유사성', '어휘 형태 비 유사성'을 평가하는 방식이다.
In this knowledge based society, the circulation of knowledge and information is more and more increasing. Terms, as denominations of every specialized concept, has grown in quantity and there are considerable amount of foreign terminology coming to settle down in Korean language. Since terminologies quickly generate and be extinguished, it is important to translate in appropriate way at the very first phase of terminology implementation. This article aims to elaborate the typology of korean terminology translation forms, and propose some guidelines for terminology formation and translation methodology. ISO terminology principle and other institutes' propositions for term formation as well as translational theories constitute two basic columns of the guidelines.
최근 각 산업분야에서 대화 시스템과 챗봇 기술의 업무로의 도입이 활발해짐에 따라 한국어 패러프레이즈 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존에는 연구와 평가 목적으로 규모는 작아도 잘 정제된 평가셋을 만드는 것이 중요했으나, 최근에는 기계학습 기술의 발달로 학습을 위한 일정 수준의 품질을 보장하는 대량의 말뭉치를 빠르게 확보하는 방법이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 현재 수행하고 있는 한국어 패러프레이즈 말뭉치 구축 경험과 방법에 대해 소개한다.
본 연구는 적대적 예제에 강건한 한국어 패러프레이즈 문장 인식 기술을 다룬다. 구글에서 적대적 예제를 포함하는 PAWS-X 다국어 말뭉치를 공개하였다. 이로써, 한국어에서도 적대적 예제를 다룰 수 있는 실마리가 제공되었다. PAWS-X는 개체 교환형을 대표로 하는 적대적 예제를 포함하고 있다. 이 말뭉치만으로도 개체 교환형 이외의 적대적 예제 타입을 위한 인식 모델을 구축할 수 있을지, 다앙한 타입의 실(real) 패러프레이즈 문장 인식에서도 적용할 수 있는지, 학습에 추가적인 타입의 패러프레이즈 데이터가 필요한지 등에 대해 다양한 실험을 통해 알아보고자 한다.
본 논문은 범용의 한국어 패러프레이즈 문장 인식 모델 개발을 위한 연구를 다룬다. 범용의 목적을 위해서 가장 걸림돌이 되는 부분 중의 하나는 적대적 예제에 대한 강건성이다. 왜냐하면 패러프레이즈 문장 인식에 대한 적대적 예제는 일반 유형의 말뭉치로 학습시킨 인식 모델을 무력화 시킬 수 있기 때문이다. 또한 적대적 예제의 유형이 다양하기 때문에 다양한 유형에 대해서도 대응할 수 있어야 하는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 다양한 적대적 예제 유형과 일반 유형 모두에 대해서 패러프레이즈 문장 여부를 인식할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 제시하고자 한다.
패러프레이즈란 어떤 문장을 같은 의미를 가지는 다른 단어들을 사용하여 표현한 것들을 의미한다. 이는 정보 검색, 다중 문서 요약, 질의응답 등 여러 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 한다. 특히, 양질의 패러프레이즈 코퍼스를 얻는 것은 많은 시간 및 비용이 소요된다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 본 논문에서는 문장 유사도를 이용한 패러프레이즈 쌍을 구축하고, 또 구축한 패러프레이즈 쌍을 이용하여 기계 학습을 통해 새로운 패러프레이즈을 생성한다. 제안 방식으로 생성된 패러프레이즈 쌍은 기존의 구축되어 있는 코퍼스 내 나타나는 표현들로만 구성된 페러프레이즈 쌍이라는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 해소하기 위해 기계 학습을 이용한 실험을 진행하여 새로운 표현에 대한 후보군을 추출하는 방법을 적용하여 새로운 표현이라고 볼 수 있는 후보군들을 추출하여 기존의 코퍼스 내 새로운 표현들이 생성된 것을 확인할 수 있었다.
자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.
언어학적 다양성을 가지는 고품질의 한국어 패러프레이즈 생성을 위해 패러프레이즈의 생성을 제어할 수 있는 제약이 필요하다. 원문을 패러프레이즈로 변경하기 위한 생성용 제약으로 6 개의 제약을 제시한다: 키워드 치환, 키워드 확장, 품사 변경, 패턴 변경, 구조 변경, 키워드 리스트, 생성 길이. 원문으로부터 패러프레이즈를 생성할 때 제약이 적용되는 정도를 시물레이션해 보았다. 10 어절 이하의 원문은 평균 2.05 번의 제약이 적용되면 패러프레이즈가 생성되었으며 키워드 치환, 마스킹에 의한 키워드 확장과 패턴 변경에 관한 제약이 가장 많이 적용되는 것을 확인하였다.
Die vorliegende Arbeit soll einen Beitrag zu $Verst\"{a}ndnis$ des Konjunktivs(=Konj.) leisten. Insbesondere geht es um die Verwendung des Konj. in der indirekten Rede. Die Belegmaterialien zum Konjunktivgebrauch wurden politischen und wissenschaftlichen Zeitungsartikeln entnommen, im Wesentlichen der 'Welt' und der 'FAZ'. Obwohl in der deutschen Gegenwartssprache offenbar ein Wandel im Modusgebrauch im Allgemeinen var sich geht, lasst sich sagen, dass in den Pressemeldungen der Kanj. I $durchg\"{a}ngig$ verwendet wird. Die Mouswahl $f\"{u}r$ den Konj. I ist nicht nur ein Kennzeichen $f\"{u}r$ mittelbare Redewiedergabe, sandern sie kann in bestimmten $F\"{a}llen$ ein Sprechereinstellung $ausdr\"{u}cken$, da der Konj. I in den $dass-Kamplements\"{a}tzen$ allgemeiner an $Nichtfaktivit\"{a}t$ gebunden ist $F\"{u}r$ die sog. 'berichtete Rede' ist der Konj. I als Zitierzeichen obligatorisch. Bei der morphologischen Betrachtung wurden die Charakteristika der morphologischen Formbildung im Konj. beschrieben. Im Kanj. werden alle Farmen mit 'e' gebildet. Es wird angenommen, dass der Schwa-Laut des Kanj. in der Regel varhanden sei, es aber nicht ein Marphem sei. Die Ersetzung des Kanj. I durch den Kanj. II in der indirekten Rede hat ihren Grund in der mangelnden $Distinktivit\"{a}t$ zum Indikativ $Pr\"{a}sens$. Im Kanj. II wird der Umlaut als Konjunktivmarker der starken Verben angesehen. Im Unterschied zu den starken Verben fallen Indikativ und Kanj. im $Pr\"{a}teritum$ der schwachen Verben, die keinen Vokalwechsel haben, formal zusammen. In diesem Fall wird der Kanj. durch die wiirde-Konstruktian ersetzt. Im Rahmen der syntaktischen Betrachtung wurden die Konkurrenzformen vorgestellt. Die indirekte Rede kann durch vielerlei grammatische Mittel angezeigt werden. In diesen $F\"{a}llen$ wird statt des Hauptsatzes eine grammatisch-lexikalische Paraphrase (mit Hilfe von $Pr\"{a}positionalgruppen$ mit nach, zufolge oder laut beispielsweise, und wie- $S\"{a}tzen,\; dar\"{u}ber$ hinaus Modalverben sollen und wollen) verwendet. Schliesslich wurde darauf hingewiesen, dass die $w\"{u}rde-Paraphrase$ zwar eine Umschreibung des Konj. sein kann, dass einer solchen $F\"{u}gung$ aber der $Temporalit\"{a}tscharakter$ nicht abgesprochen wird, insofern die $Temporalit\"{a}t\;mit\;der\;Modalit\"{a}t$ zu tun h
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[게시일 2004년 10월 1일]
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