• 제목/요약/키워드: Syntactic Features

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과학 기술 문헌 분석을 위한 기계학습 기반 범용 전문용어 인식 시스템 (Terminology Recognition System based on Machine Learning for Scientific Document Analysis)

  • 최윤수;송사광;전홍우;정창후;최성필
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제18D권5호
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    • pp.329-338
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    • 2011
  • 문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.

구문 정보와 비용기반 중심화 이론에 기반한 자연스러운 지시어 생성 (Generation of Natural Referring Expressions by Syntactic Information and Cost-based Centering Model)

  • 노지은;이종혁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권12호
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    • pp.1649-1659
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    • 2004
  • 텍스트 생성(text generation)은 언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 텍스트를 생성해 내는 언어 처리의 한 분야로, 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 한번 언급된 대상(entity)을 자연스럽게 지시(refer)하기 위한 지시어 생성(referring expression generation), 특히 한국어에 두드러진 영형(zero pronoun)에 의한 대용화(pronominalization) 과정에 초점을 맞춘다. 이를 위해, 구문 정보와 비용기반 중심화 이론(cost-based centering model)을 바탕으로, 한국어에 적합한 지시어 특히 영형의 생성에 영향을 미치는 다양한 자질(feature)들온 규명하고, 기계 학습을 통해 지시어 생성 모델을 구축하였다. 세 개의 장르 - 묘사문(설명문), 뉴스, 짧은 우화 - 에서 총 95개의 텍스트로부터 학습이 이루어 졌으며 이론 대상으로, 제안된 자질들이 지시어의 생성, 특히 영형의 생성에 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다. 또한, 지시어 생성과 관련된 기존의 방법론들과 본 논문에서 제안한 모델을 비교하여 성능이 크게 향상되었음을 보이고, T-test를 통해 99.9%의 신뢰 구간에서 그 성능 향상이 통계적으로 의미가 있음을 확인하였다.

웹기반 언어 학습시스템을 위한 한국어 철자/문법 검사기의 성능 향상 (Improving a Korean Spell/Grammar Checker for the Web-Based Language Learning System)

  • 남현숙;김광영;권혁철
    • 인지과학
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    • 제12권3호
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    • pp.1-18
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    • 2001
  • 이 논문의 목적은 한국어 철자/문법 검사기를 교육적으로 활용한 웹 기반 국어 작문 학습 시스템의 구현이다. 웹 기반 학습시스템 \\`우리말 배움터\\`의 학습효과를 최대화하려면 한국어 철자/문법 검사기의 성능을 꾸준히 향상해야 한다 오늘날 자연어처리 시스템의 성능은 의미처리를 얼마나 정확하게 수행하는가에 달려있다 한국어 철자/문법 검사기에서 의미처리와 관련이 있는 부분은 철자 검사기에서 접사나 꼬리말과 파생하는 단어와 복합명사를 교정하는 처리기와 의미·문체 오류를 교정하는 문법 검사기이다. 본 시스템에서는 의미처리를 위하여 의존문법에 기반하여 부분문장분석과 연어관계정보를 이용한다. 여기에 더 세부적인 규칙을 추가하기 위해 단어를 개념적으로 분류하고 문장의 핵심요소인 동사를 하위범주화한 결과를 적용한다. 의미처리 기능을 강화한 철자/문법 검사기를 온라인으로 운영함으로써 웹에 기반한 한국어 학습시tm템과 통합된 환경에서 능동적이고 지능적인 학습 모형을 구현한다. 이 논문에서 다루는 의미처리의 대상은 주로 구문 단위이기 때문에 여러 개의 절이 모여 하나의 문장이 된 복문이나 중문은 다루지 못하고 있다. 또한 일률적인 체계 속에서 단어를 의미적으로 분류하는 데에도 많은 한계가 있다. 한편 이러한 자연어처리시스템을 웹 기반 학습시스템에 연결하여 효율적인 학습효과를 거두려면 학습내용 구성이나 인터페이스 설계 면에서도 고려해야 할 중요한 문제가 많다. 결론에서는 아직 완전하게 해결하지 못한 문제에 대해 고찰한다.

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A Bi-clausal Account of English 'to'-Modal Auxiliary Verbs

  • Hong, Sungshim
    • 한국언어정보학회지:언어와정보
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    • 제18권1호
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    • pp.33-52
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    • 2014
  • This paper proposes a unified structural account of some instances of the English Modals and Semi-auxiliaries. The classification and the syntactic/structural description of the English Modal auxiliary verbs and verb-related elements have long been the center for many proposals in the history of generative syntax. According to van Gelderen (1993) and Lightfoot (2002), it was sometime around 1380 that the Tense-node (T) appeared in the phrasal structures of the English language, and the T-node is under which the English Modal auxiliaries occupy. Closely related is the existing evidence that English Modals were used as main verbs up to the early sixteenth century (Lightfoot 1991, Han 2000). This paper argues for a bi-clausal approach to English Modal auxiliaries with the infinitival particle 'to' such as 'ought to' 'used to' and 'dare (to)' 'need (to)', etc. and Semi-auxiliaries including 'be to' and 'have to'. More specifically, 'ought' in 'ought to' constructions, for instance, undergoes V-to-T movement within the matrix clause, just like 'HAVEAux' and all instances of 'BE', whereas 'to' occupies the T position of the embedded complement clause. By proposing the bi-clausal account, Radford's (2004, 2009) problems can be solved. Further, the historical motivation for the account takes a stance along with Norde (2009) and Brinton & Traugott (2005) in that Radford's (2004, 2009) syncretization of the two positions of the infinitival particle 'to' is no different from the 'boundary loss' in the process of Grammariticalization. This line of argument supports Krug's (2011), and in turn Bolinger's(1980) generalization on Auxiliaryhood, while providing a novel insight into Head movement of V-to-T in Present Day English.

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컬러 분포와 WordNet상의 유사도 측정을 이용한 의미적 이미지 검색 (Semantic Image Retrieval Using Color Distribution and Similarity Measurement in WordNet)

  • 최준호;조미영;김판구
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권4호
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    • pp.509-516
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    • 2004
  • 의미기반 이미지 검색에서의 의미적 내용 인식은 주석 위주의 텍스트 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 이러한 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 전통적인 검색 방법인 키워드 검색 기술을 그대로 사하여 쉽게 구현할 수 있으나, 텍스트의 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석 처리된 단어와 정확한 매칭이 없다면 검색할 수 없는 단점이 있었다. 이에 본 논문에서는 Ontology의 일종인 WordNet을 이용하여 깊이, 정보량, 링크 타입, 밀도 등을 고려한 단어간 의미 유사도를 측정하여 패턴 매칭의 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 이미지의 컬러 분포 유사도를 측정하여 저차원 특징과 결합한 의미적 이미지 검색이 가능하도록 설계하였다. 제안된 검색 방안에 대해 'Microsoft Design Gallery Live'의 주석을 포함한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존 의미기반 검색 시스템보다 향상된 결과를 확인하였다.

언어 장애인의 언어보조 시스템을 위한 아이콘 언어의 구현 (Implementation of Iconic Language for the Language Support System of the Language Disorders)

  • 추교남;우요섭;민홍기
    • 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.

통합적 제약완화 방식을 통한 한국어 문맥의존 철자오류 교정규칙의 재현율 향상 (Improving Recall for Context-Sensitive Spelling Correction Rules Through Integrated Constraint Loosening Method)

  • 최현수;윤애선;권혁철
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.412-417
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    • 2015
  • 문맥의존 철자오류는 단독으로 사용하면 정확한 어절이지만, 문맥을 고려했을 때 오류인 유형이다. 이를 검색하고 교정하기가 매우 어려우며, 고품질 맞춤법 검사기의 성능을 크게 좌우한다. 한국어 맞춤법 검사기에서의 문맥의존 철자오류는 언어 전문가에 의해 수작업으로 구축된 교정규칙을 사용하는 것이 가장 일반적이다. 이때 규칙을 이용한 방법은 그 특성상 교정 정확도는 매우 높지만, 재현율은 매우 낮다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 교정규칙에서의 선택제약 명사 확장 방식과 조사 제약조건을 완화하는 방법을 통합하여 정확도를 유지하거나 거의 낮추지 않으면서, 재현율을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한, 두 방식을 단순하게 통합하지 않고 수의적 부사 삽입과 활용형, 관형형을 고려하여 단계별로 통합하는 방식을 제안하여 평균적으로 정확도를 거의 낮추지 않고 재현율을 약 13% 향상시킨다.

의미 기반의 질의 분석 및 확장 (Question Analysis and Expansion based on Semantics)

  • 신승은;박희근;서영훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.50-59
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    • 2007
  • 본 논문에서는 효율적인 정보검색을 위한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 제안한다. 기존의 정보검색 시스템들은 사용자 질의로 자연언어 질의를 허용하고 있지만 단순히 명사 단어의 색인어를 사용자 질의로부터 추출하여 정보검색에 활용하기 때문에 사용자의 질의 의도를 반영한 정보검색을 하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 의미 기반 질의 분석 및 확장은 사용자의 질의를 의미적으로 분석하여, 질의유형을 결정하고 의미 자질들을 추출한다. 추출된 의미 자질들과 정답을 표현하기 위해 사용되는 구문구조를 이용하여 사용자 질의를 확장한다. 또한 확장된 질의를 이용하여 정답을 포함하는 관련문서들을 정보검색 결과의 상위에 랭크시킬 수 있는 방법을 제시한다. 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 통해 정보검색의 정확률을 향상시킬 수 있음을 보였다.

치매환자 담화분석의 최근 연구동향 : 과제, 전사 및 측정요인 (Recent Research Trends in Dementia Discourse : Tasks, Transcription and Measures)

  • 김보선;김향희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권9호
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    • pp.351-363
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    • 2015
  • 담화분석은 치매환자의 발화특성을 알아보거나, 환자군을 변별하는 데 있어서 그 효용성이 입증되었다. 그러나 기존의 담화연구들에서 활용된 과제, 전사법, 측정요인들이 서로 상이하므로, 체계적이고 일관적인 분석이 이루어지지 않아 해석을 도출하는데 어려움이 있다. 본 연구는 치매환자의 담화과제, 전사법, 측정요인들을 조사하여 향후 담화분석에 도움이 되고자 하는 목적으로 수행되었다. 이에, 스코퍼스(Scopus) 데이터베이스를 통해 2005년부터 2014년도까지 치매 환자의 담화를 분석한 연구들이 조사되었다. 그 결과, 첫째, 치매환자를 대상으로 가장 많이 쓰인 담화과제는 '주제에 대해 이야기하기'이었다. 둘째, 전사과정에서 일관된 전사규약(transcription conventions)을 적용하는 경우, 좀 더 신뢰성 있는 전사자료를 얻을 수 있었다. 셋째, 담화측정요인들은 담화처리모델에 따라 통일성, 응집성, 생산성, 명제 통사 사전분석, 유창성의 영역들로 범주화되며, 각 범주는 담화처리단계(즉, 개념형성단계, 명제처리단계, 자연언어단계)에 속하였다. 결론적으로, 향후의 담화연구는 치매유형 및 특징에 따라 담화과제를 선정하고, 분석의 신뢰성을 위해 일관된 전사규약을 적용해야 할 것이다. 또한, 담화처리이론에 바탕을 둔 측정을 통해, 담화연구의 해석이 체계적으로 이루어지는 것이 바람직하다고 할 수 있다.

소셜 네트워크 서비스에 노출된 개인정보의 소유자 식별 방법 (A Method of Identifying Ownership of Personal Information exposed in Social Network Service)

  • 김석현;조진만;진승헌;최대선
    • 정보보호학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.1103-1110
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    • 2013
  • 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 개인정보의 소유자 식별 방법을 제안한다. 구체적으로는 트위터상에 언급된 지역 정보가 게시자의 거주지를 의미하는지를 자동으로 판단하는 방법이다. 개인정보 소유자 식별은 특정인의 개인정보가 온라인 상에 얼마나 노출되어 있는지 파악하여 그 위험도를 산정하기 위한 과정의 일부로서 필수적이다. 제안 방법은 트윗 문장의 어휘 및 구조적 특징 13개를 자질(feature set)로 활용한 소유자 식별 규칙들을 통해 지역정보가 게시자의 거주지를 의미하는지 판단한다. 실제 트위터 데이터를 이용한 실험에서 제안방법이 n-gram을 자질로 사용한 나이브베이지안 같은 전통적인 문서 분류 모델보다 더 높은 성능 (F1값 0.876)을 보였다.