• 제목/요약/키워드: Semantic Phrase

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번역: 대응과 평가 (Translation:Mapping and Evaluation)

  • 장석진
    • 한국언어정보학회지:언어와정보
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    • 제2권1호
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    • pp.1-41
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    • 1998
  • Evaluation of multilingual translation fundamentally involves measurement of meaning equivalences between the formally mapped discourses/texts of SL(source language) and TL(target language) both represented by a metalanguage called IL(interlingua). Unlike a usaal uni-directional MT(machine translation) model(e.g.:SL $\rightarrow$ analysis $\rightarrow$ transfer $\rightarrow$ generation $\rightarrow$ TL), a bi-directional(by 'negotiation') model(i.e.: SL $\rightarrow$ IL/S $\leftrightarrow$ IL $\leftrightarrow$ IL/T \leftarrow TL) is proposed here for the purpose of evaluating multilingual, not merely bilingual, translation. The IL, as conceived of in this study, is an English-based predicate logic represented in the framework of MRS(minimal recursion semantics), an MT-oriented off-shoot of HPSG(Head-driven Phrase Structure Grammar). In addition, a list of semantic and pragmatic checkpoints are set up, some being optional depending on the kind and use of the translation, so sa to have the evaluation of translation fine-grained by computing matching or mismatching of such checkpoints.

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정확한 해답 추출을 위한 개념 기반의 질의 분석 (Concept-based Question Analysis for Accurate Answer Extraction)

  • 신승은;강유환;안영민;박희근;서영훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.10-20
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    • 2007
  • 본 논문에서는 정확한 해답 추출을 위해 키워드보다 중요한 역할을 하는 개념을 분석하는 개념 기반 질의 분석에 대해 기술한다 해답 유형이 같은 질의들에서 나타나는 개념은 유사하기 때문에 이러한 개념들을 잘 정의하여 이용할 경우, 해답을 포함하는 다양한 형태의 구문으로부터 보다 정확한 해답을 추출할 수 있다는 것이 본 논문의 주요 아이디어이다. 즉, 해답을 포함하는 문서와 그 문서 내에 있는 해답을 좀더 정확하게 추출하기 위해 질문에 있는 각 단어나 구절들의 구문 및 의미 역할을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해, 정답 유형별로 그 유형의 질문에서 공통으로 나타나는 주요 개념들로 구성된 개념 프레임을 정의하고, 사용자 질의를 분석하여 개념 프레임을 채우는 과정으로 질의 분석을 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개념 기반 방식이 기존의 질의분석 기법에 비해 높은 정답 추출 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 개념 기반 접근 방법은 언어에 관계없이 적용 가능한 모델이며, 또한 기존 방식과 함께 사용할 수 있는 장점도 있다.

Structural SVM을 이용한 백과사전 문서 내 생략 문장성분 복원 (Restoring Omitted Sentence Constituents in Encyclopedia Documents Using Structural SVM)

  • 황민국;김영태;나동열;임수종;김현기
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.131-150
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    • 2015
  • 영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.

k-최근점 학습에 기반한 타동사-목적어 연어 사전의 최적화 (Optimization of Transitive Verb-Objective Collocation Dictionary based on k-nearest Neighbor Learning)

  • 김유섭;장병탁;김영택
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제27권3호
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    • pp.302-313
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    • 2000
  • 영한 기계번역에서 영어 문장의 동사구를 한국어로 정확하게 번역하기 위해서는 일반적으로 타동사와 목적어의 연어 관계를 이용한다. 본 논문에서는 k-최근점(k-nearest neighbor) 학습을 연어 관계에 적용하여 동사 번역을 선택하는 알고리즘을 제시하였는데 k-최근점 학습을 위해서 워드넷에서의 의미거리를 정의하여 사용하였다. 그리고 실시간 번역 시스템에 사용될 사전을 구성하기 위하여, 말뭉치로부터 타동사-목적어 쌍을 추출하여 학습예제를 구축하고, 이 예제의 크기를 번역률과 연관시켜 최적화시키는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 위의 알고리즘들을 사용하여 동사 'build'의 번역률을 약 90%로 유지하면서 사전의 크기를 최적화하였다.

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한국어 문장이해를 위한 가변패턴네트의 구성과 응용 (Construction of Variable Pattern Net for Korean Sentence Understanding and Its Application)

  • 한광록
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.229-236
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    • 1995
  • 문장의 개념세계는 체언과 용언으로서 이루어 진다. 문장의 의미적 중심은 용언 이고, 체언은 용언의 구속을 받으며, 이들은 다양하게 결합한다. 본 논문은 한국어의 문에서 체언과 용어의 결합관계를 분석하고, 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단 위문을 가변패턴네트를 구성함으로써 구문 및 의미해석을 하여 절형식의 개념단위를 추출한다. 또한 종래의 제한된 혼절 이론을 일반문에 확장하고, 장문을 단문으로 자동 분리하여 논리적인 개념단위의 절 형식으로서 지식베이스를 구축하고 질문응답시스템 으로의 응용을 시도하였다.

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한국어의 형태소해석 (Morphological Analysis of the Korean Language)

  • 이수현;;이주근
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.53-61
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    • 1989
  • 한국어의 구문 및 의미해석등에 필요한 정보를 도출하기 위한 입력분의 형태해석에 대하여 기술한다. 명사구에서 명사와 조사를 분리하고, 복합명사의 분리점을 선택하는 조건을 규정하며, 변형된 복합명사를 처리하는 규칙을 표시한다. 그리고 규칙동사에서 어간과 어미를 분리하고, 변칙용언과 음운축약 등을 효과적으로 처리하기 위한 논리표현 형식을 제안한다. 이 논리표현은 해석규칙과 속성값으로 구성한다. 명사사전의 중복을 배제하기 위하여 "명사형 하다" 동사의 분리 처리와 Q parameter 도입에 의한 "이다"의 처리방법을 보이고, 또한 부정문의 처리형식도 유도하여 복합술부의 형태소와 기본형식을 제시한다.

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네트워크 분석을 통한 국내 과학교육 질적 연구동향 분석 (Analysis of Qualitative Research on Science Education Trend in Korea Using Semantic Network Analysis)

  • 이상균;김순식;채동현
    • 대한지구과학교육학회지
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    • 제10권3호
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    • pp.290-307
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    • 2017
  • 본 연구는 과학교육 질적 연구와 관련된 연구 동향을 분석하고, 과학교육 질적 연구의 기초 자료를 제공하고, 후속 연구 방향을 선정하는 데 목적이 있다. 연구대상은 한국연구재단의 KCI등재에 등록된 학술지에서 과학교육, 질적 연구를 키워드로 한 학술지 발표 논문을 대상으로 키워드를 중심으로 언어 네트워크 분석 방법을 활용하여 연구 동향을 살펴보았다. 본 연구에서는 기술 통계 분석 방법과 논문 주요 키워드 대한 빈도 분석, 네트워크 분석, 연결중심성 분석을 krkwic과 ucinet6.0을 활용하여 자료처리를 하였다. 연구 결과 첫째, 과학교육 관련 학술지에 발표된 질적 연구 방법을 적용한 논문은 14종 학술지에서 총 138편의 논문이 발표되었다. 둘째, 논문 키워드의 출현 빈도를 분석한 결과 '분석'이 가장 높은 빈도를 나타내었고, '초등교사', '초등학교', '영재학생', '과학교사', '수업' 순으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석 결과 '분석', '초등학교', '수업'이 네트워크 중심에 위치하였으며, 비교, 탐구, 인식, 영재학생 등이 근접하였다. 넷째, 전체 구간에서 공통적으로 출현하는 키워드는 '분석', '영재학생', '초등학생' 등으로 초등학생과 영재학생을 대상으로 한 연구나 수업이나 인식, 특성 등을 분석한 연구는 지속적으로 이루어지고 있음을 알 수 있다. 본 연구의 결과를 기초로 과학교육 질적 연구와 관련된 연구주제의 과거와 현재를 탐색하고 앞으로의 연구 방향에 관한 논의를 하였다.

기계학습 기반 개체명 인식을 위한 사전 자질 생성 (Feature Generation of Dictionary for Named-Entity Recognition based on Machine Learning)

  • 김재훈;김형철;최윤수
    • 정보관리연구
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    • 제41권2호
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    • pp.31-46
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    • 2010
  • 오늘날 정보 추출의 한 단계로서 개체명 인식은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 개체명은 일반 단어와 달리 다양한 문서에서 꾸준히 생성되고 변화되고 있다. 이와 같은 개체명의 특성 때문에 여러 응용 시스템에서 미등록어 문제가 야기된다. 본 논문에서는 이런 미등록어 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반 개체명 인식 시스템을 위한 새로운 자질 생성 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 개체명 인식 시스템은 단어 단위의 자질을 사용하므로 구절 단위의 개체명을 그대로 자질로 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 구절 단위의 정보를 단어 단위의 자질로 변환하는 자질 생성 방법을 제안하였다. 이 방법으로 개체명 사전과 WordNet을 개체명 인식의 자질로 사용할 수 있었다. 그 결과 영어 개체명 시스템은 F1 점수의 약 6%가 향상되었고 오류의 약 38%가 줄어들었다.

과제 유형에 따른 중국인 한국어 학습자의 관용어 이해 실태 양상 (Status of Korean Idiom Understanding for Chinese Learners of Korean according to Tasks)

  • 이미경;강안영;김윤주
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권10호
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    • pp.658-668
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    • 2015
  • 현재 한국에서 수학하고 있는 중국인 한국어 학습자의 숫자는 점차적으로 증가하는 추세이다. 이들이 한국어를 익히고 한국 사회에서 생활하기 위해서는 그 나라의 문화적 특색을 많이 포용하고 있는 관용어에 대한 이해가 수반이 되어야 한다. 따라서 본 연구는 전라남도 S 대학에 재학 중인 중국인 학습자들을 대상으로 과제유형(문맥여부, 친숙도, 투명도)에 따른 관용어 이해 양상을 살펴보고, 나아가 한국 거주기간, 한국어 능력 및 전공에 따른 관용어 이해 차이가 있는지도 살펴보았다. 이와 더불어 이들의 오류 패턴 분석을 통해 한국의 관용어를 어떠한 방식으로 이해하고 있는 가를 살펴보았다. 연구 결과, 이들은 과제유형에 따른 유의한 차이는 나타나지 않았다. 변인에 따른 관용어의 이해에 있어서는 성별, 한국어 능력 및 전공에 따라 유의한 차이가 나타났다. 중국인 한국어 학습자의 관용어 이해에서 오류 패턴을 살펴본 결과 독립과제에서는 문자적 오류 외의 오류 비율이 높았으며, 문맥과제에 있어서는 문맥과 관련한 오류가 높은 비율로 나타났다. 연구 결과에 따른 시사점을 논의하였다.

술어-논항 구조의 패턴 유사도를 결합한 혼합 커널 기반관계 추출 (Relation Extraction based on Composite Kernel combining Pattern Similarity of Predicate-Argument Structure)

  • 정창후;최성필;최윤수;송사광;전홍우
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.73-85
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    • 2011
  • 문헌에 존재하는 핵심개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서 는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 합성곱 구문 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 동시에 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 합성곱 구문 트리 커널에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 다양한 테스트컬렉션 기반의 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험결과 구절 구조 정보를 이용하는 합성곱 구문 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 시스템보다 우수한 성능을 보이는 것도 함께 확인할 수 있었다.