• 정보관리학회지
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• 제18권4호
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• pp.37-55
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• 2001

본 연구에서는 특정 주제분야의 텍스트를 대표할 수 있는 단어술어를 추출하고 기본문형을 형성 한 후 각 단서술어의 기본문형을 실례화하여 연결함으로써 요약문을 작성하는 자동요약시스템의 모형을 설계하고 구현하였다. 시스템은 학습과정과 요약과정을 구분되며, 학습과정에서는 술어와 격조사를 출현빈도를 이용하여 주제분야 텍스트집단을 대표하는 단어술어와 필수격 조사를 추출한 뒤 단어술어가 이루는 문장의 기본문형을 형성한다. 요약과정에서 실례화 규직을 요약 대상 문장의 구문 분석 결과에 적용하여 기본문형의 격조사와 결합될 논항을 찾아 단문을 생성하고 연결하여 요약문을 완성한다. ‘화재’및‘강도’와 관련된 신문기사를 대상으로 실험을 수행하였으며, 작성된 요약문은 단어술어가 포함된 주요 문장에서 추출한 필수 정보항목과 술어를 중심으로 생성된 문장들로서 문장간의 연결이 자연스러울 뿐 아니라 텍스트의 전체적인 의미를 표현할 수 있었다. 또한, 통계적 기법을 이용한 학습을 통해 주제영역의 확장이 가능하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.958-963
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• 2008

한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하며 대부분의 한국어 문장은 주절과 내포문을 가지는 복문으로 구성되어 있다. 따라서 한국어에 맞는 구문 문법이나 구문 제약을 기술하는 것은 매우 어렵고 한국어를 파싱 하면 다양한 구문 모호성이 발생한다. 본 논문에서는 구문 제약으로 문형(sentence patterns)을 사용하는 CFG기반의 문법을 기술하여 구문 모호성을 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 내포문을 포함하는 복문도 문형으로 분류하였으며 44개의 문형을 사용한다. 그러나 한국어 특성상 문형 정보만으로는 모든 구문 모호성을 해결할 수가 없기 때문에 문형에 의미 제약(semantic constraint)을 가한 의미 지표(semantic marker)를 사용하여 파싱을 수행한다. 의미 지표는 보조사의 처리나 공동격 조사에 의해 발생되는 구문 모호성을 해결하는데 이용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.69-77
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• 2017

The information related to legislation is massive, and it takes much time and effort to manually build the legislation ontology. Thus, studies on machine-based automated building methods are underway. However, the studies to automatically construct such systems focus on using TBox construction, and those based on automated ABox construction, which corresponds to instances, theoretical systems and data building cases, has not yet been sufficiently developed. Therefore, this paper suggests using a semi-automatic ABox construction method based on sentence patterns to automatically build the ontology for the legislation of the Republic of Korea. Precision and Recall experiments were conducted to further discuss the performance of the suggested method. These experiments provide a comparison between the manual classification, and the triples built by the machines of the legal information by assessing the corresponding numerical values.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제33_34호
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• pp.23-42
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• 1997

This study has two main purposes. One is to explore the relationship between syntactic aspects and prosodic aspects in Standard Korean. The other is to provide speech synthesis with the information about such relationship. This study will focus on the prosodic behavior of subjective particles'-i/-ga', '-eun/-neun'. The prosodic features of subjective particles are described respectively. How do the elements such as the position of particles in a sentence, the sentence constituents, the length of the sentence and the rhythmic boundaries influence on the prosodic behavior are also investigated.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.242-247
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• 2008

본 논문은 하위범주화에 의한 한국어 파싱의 설계를 논의한다. 우선, 기계 번역에 중요한 영향을 끼치는 한국어 문법구성 요소인 통사 범주, 조사, 어미, 통사적 접사, 의존 명사 등을 논의하고 하위 범주화와 표현 패턴을 논의한다. 다음에 간단한 한국어 파서의 기본 골격을 제시한다. 첫 번째 과정은 입력 단계로서 문장을 스캐닝(scanning) 하고 관사, 명사, 수사, 통사적 접사, 조사, 의존 명사, 어미활용, 형용사, 부사, 조동사 들을 처리한다. 두 번째 과정에서는 하위범주화 패턴과 표현 패턴을 처리한다. 세 번째 단계에서는 절을 처리하고, 네 번째 단계에서는 SEA(Sentence Ending+Auxiliary)를 처리한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.470-475
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• 2004

본 논문에서는 정의형 정답 문장을 요구하는 질의에 대하여 올바른 정답 문장을 추출하는 방법에 대해 기술한다. 말뭉치로부터 정의형 정답문장 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 패턴 순위화 같은 방법들을 이용하여 정확한 정의형 정답 문장이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 정의형 정답 문장의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 패턴 별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 약 83%의 정의형 정답 문장 추출 정확도를 보이고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2361-2368
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• 1998

본 논문에서는 한국어대화체를 분석하고 의미패턴에 기반한 대화체 한영 기계번역 시스템에 대하여 기술한다. 한영 기계번역에서 구문정보를 이용한 한국어 모호성은 의미패턴을 이용하여 해결할 수 있다. 따라서 대화체 번역을 위하여 한국어 스케쥴링 도메인으로부터 추출된 의미패턴에 기반한 시스템을 구성한다. 번역의 강건함을 위하여 한국어 문장 분석시 음절을 건너뛰어 분석할 수 있도록 하였으며, 패턴수를 줄이기 위하여 의미패턴에 옵션을 부가하였다. 실험을 위하여 사용된 데이터는 스케쥴링 도메인으로 실험결과 88%의 번역율을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.396-405
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• 2005

기존의 주제 관련 연구들은 문서에 자주 등장하는 용어를 주제로 간주하는 등 문서에서 다루는 주제에 대한 정의가 모호하다. 또한 문서를 구성하는 기본 단위인 문장의 주제가 문서 요약 및 정보 추출 등의 연구 분야에 중요하게 활용될 수 있음에도 불구하고, 이에 대한 고려 없이 문서 전체의 주제를 추출하고 할당하는 연구가 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 문장 단위의 주제 처리에 대한 기본 연구로서, 백과사전 영역에서 효과적인 중심어주도패턴에 기반한 문장주제 할당 기법을 제안하였다. 두산동아 백과사전 인물분야 2,381문서를 대상으로 성능을 분석해본 결과, 제안된 기법이 비교기준보다 향상된 성능을 보였으며, 특히 제안된 네 가지 중심어주도 패턴 중 술어를 기반으로 구성된 중심어주도패턴 유형 4가 학습집합에 대하여 평균 $98.96\%$, 실험집합에 대하여 $88.57\%$의 성능(F-score)으로 주제할당에 가장 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제4권1호
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• pp.97-109
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• 2000

Application systems of natural language processing such as machine translation system must deal with actual texts including the full range of linguistic phenomena. But it seems to be impossible that the existing grammar covers completely such actual texts because they include disruptive factors such as long sentences, unexpected sentence patterns and erroneous input to obstruct well-formed analysis of a sentence. In order to solve analysis failure due to the disruptive factors or incorrect selection of correct parse tree among forest parse trees, this paper proposes two-level computational grammar which consists of a constraint-based grammar and an error-tolerant grammar. The constraint-based computational grammar is the grammar that gives us the well-formed analysis of English texts. The error-tolerant computational grammar is the grammar that reconstructs a comprehensible whole sentence structure with partially successful parse trees within failed parsing results.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.761-766
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• 2011

Hedge는 불확실함을 나타내는 언어적 표현으로, 저자가 자신의 글에 내포된 내용이 불확실하거나 의심이 갈 때 사용한다. 이러한 불확실성 때문에 hedge가 포함된 문장은 사실이 아닌 문장으로 간주된다. 문장이 사실인지 아닌지를 판단하는 것은 여러 응용에서 사용될 수 있는데, 정보검색, 정보추출, 질의응답 등의 응용분야에서 전처리 과정으로 사용되어, 보다 정확한 결과를 얻게 한다. 본 논문에서는 한국어 hedge 말뭉치를 구축하고, 이로부터 hedge 단서 어구들을 추출하여 일반화된 단서어구 패턴을 구축한 후, 한국어 hedge 인식 실험을 하였다. 실험을 통하여 78.6%의 F1-measure값을 얻을 수 있었다.