• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.53-65
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• 2009

영한 기계번역에서 영어 단어의 품사결정은 번역할 문장에 사용된 어휘의 품사 모호성을 해소하기 위해 필요하다. 어휘의 품사 모호성은 구문 분석을 복잡하게 하고 정확한 번역을 생성하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 어휘 분석 이후 구문 분석 이전에 품사 모호성을 해소하려 하였으며 품사 모호성을 해소하기 위한 CatAmRes 모델을 제안하고 다른 품사태깅 방법과 성능 비교를 하였다. CatAmRes는 Penn Treebank 말뭉치를 이용하여 Bayesian Network를 학습하여 얻은 확률 분포와 말뭉치에서 나타나는 통계 정보를 이용하여 영어 단어의 품사를 결정을 한다. 본 논문에서 제안한 영어 품사결정 모델 CatAmRes는 결정할 품사의 적정도 값을 계산하는 Calculator와 계산된 적정도 값에 근거하여 품사를 결정하는 POSDeterminer로 구성된다. 실험에서는 CatAmRes의 동작과 성능을 테스트 하기 위해 WSJ, Brown, IBM 영역의 말뭉치에서 추출한 테스트 데이터를 이용하여 품사결정의 정확도를 평가하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권6호
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• pp.459-466
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• 2010

자연언어처리는 여러 가지 모호성 문제를 가지는데, 특히 영한기계번역은 번역 과정의 각 단계마다 해결해야 할 모호성 문제를 가진다. 본 논문에서는 실용적인 영한기계번역 시스템의 개발을 목적으로 영어 분석의 효율성을 높이기 위해 영어 단어의 품사 모호성 해소 문제에 초점을 두었다. 기계번역의 효율성 제고를 위해 영한기계번역 시스템에 통합하기 위한 품사결정 모듈은 빠른 시간에 정확한 품사결정을 하면서도 오류를 최소화 하여야 한다. 본 논문에서는 확률적 품사결정 방법을 제안하고 3가지 품사결정 확률 모델을 제시하였다. Penn Treebank 말뭉치로부터의 통계 정보를 이용하여 확률 모델을 구축하였으며 실험을 통해 제안한 품사결정 방법의 정확성과 품사결정에 의한 기계번역 시스템의 효율 향상 정도를 제시하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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• pp.79-82
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• 2003

The purpose of this study is to examine the regions of the cerebrum that handles the lexical and idiomatic ambiguity. The stimuli sets consist of two parts, and each part has 20 sets of sentences. For each part, 10 sets are experimental conditions and the other 10 sets are control conditions. Each set has two sentences, the 'context' and 'target' sentences, and a sentence-verification question for guaranteeing patients' concentration to the task. The results based on 15 patients showed that significant activation is present in the right frontal lobe of the cerebral cortex for both kinds of ambiguity. It means that right hemisphere participates in the resolution of ambiguity, and there are no regions specified for lexical ambiguity or idiomatic ambiguity alone.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.479-488
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• 2006

언어 장애인에게 기존의 키보드에 의한 문자입력 방법보다 원활하고 편리한 의사전달 환경을 제공하기 위한 아이콘 언어 인터페이스를 설계한다. 이를 위하여 활용성이 높은 대화 영역으로부터 구축한 원시 말뭉치를 대상으로 어휘 구사 경향과 특성을 분석하고 형태소, 구문, 의미 분석을 적용하여 아이콘에 부여되는 한국어의 어휘와 의미를 추출한다. 사용자가 직관적으로 인지하고 전달할 수 있는 아이콘 영역을 선별하고 추출한 한국어의 어휘와 의미를 정합시킨다. 이웃하는 아이콘간의 연결로부터 전달하고자 하는 의미적 상황을 만들어내기 위하여, 아이콘 언어의 어휘와 품사, 문법 규칙, 의미체계를 정의하여 아이콘 언어를 설계한다. 아이콘 언어에서 나타날 수 있는 언어적 애매성을 해결하기 위한 방법으로 범용의 한국어 의미사전과 술어 중심의 하위범주화사전으로부터 아이콘 언어에 대한 상황중심의 의미 데이터를 구축한다. 이를 바탕으로 아이콘 언어 인터페이스로부터 한국어를 의미적인 범주에서 생성한다.