The present study attempts to investigate declination in Korean and its relevant aspects to the length of utterance, the clause boundary, and focus. More specifically, I examine the relation of declination with the length of utterance, the declination reset at the clause boundary, and the effect of focus on declination. Results showed that the length of utterance had no relation with the first and last pitch values of the utterance but that they were consistent regardless of the length of utterance. However, the declination slope changed to be relatively gentle from the fourth accentual phrase to the end of the whole intonational phrase. There was a reset of declination in such a way that the first pitch in the second phrase was always lower than that of the first phrase, but the first pitch in the third phrase was not always lower than that of the second phrase when the whole utterance was composed of three phrases. Finally, the pitch values of the focusing words decreased as their position went back in a sentence. One declination line was formed in the case of focused utterance, but in the case of an utterance that contained a clause boundary, a new declination line was formed at the start of each new clause. These findings can be applied to developing a Korean speech synthesizer that contains natural prosody; they can be also utilized for teaching Korean prosody.
본 논문은 최대 엔트로피 모형에 기반한 두 단계 부분 의미 분석 방법을 제안한다. 먼저, 의미 논항의 경계를 인식하고, 그 다음 단계에서 확인된 논항에 적절한 의미역을 할당한다. 두 단계 부분 의미 분석에서는 두 번째 단계인 논항 분류가 논항 확인 단계의 결과에 기반하여 수행되기 때문에 논항 확인의 성능이 매우 중요하다. 본 논문은 논항 확인의 성능을 향상시키기 위하여 논항 확인의 전처리 단계에 구문 지식을 통합한다. 구체적으로, 절 인식 결과로부터 술어의 인접절 및 상위절들을 확인하고, 구문 분석 결과로부터 술어의 부모 노드로부터 구문 구성 요소의 부모 노드까지의 트리 거리를 추출하여 전처리 단계에서 활용한다. 실험을 통해, 구문 지식을 활용하는 것이 부분 의미 분석 성능에 기여함과 제안하는 두 단계 방법이 한 단계 방법보다 우수한 성능을 낼 수 있음을 보인다.
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.
여러 개의 절로 이루어진 긴 문장에서 절 단위를 인식해냄으로써 구문분석의 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 SVM 모델을 이용하여 한국어 문장에서 절의 경계를 인식하는 방법을 제안하였다. 첫 번째 단계로 중심어가 후행하는 한국어 문장의 특성을 고려하여 절의 끝점을 먼저 찾고, 첫 번째 단계의 결과인 절의 끝점 정보와 절의 끝점 인식을 위한 정보보다 더 전역적인 정보를 이용해 절의 시작점을 인식하는 두 번째 단계로 나누어 진행하였다. 구문구조 부착 말뭉치를 이용하여 학습하고 실험한 결과, F-score 86.87%와 단어 단위의 정확도 96.63%의 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 구문 처리에서 운율 정보 활용이 작업 기억 용량의 영향을 받는지를 검증하였다. 구체적으로 작업 기억 용량이 운율 경계의 강도와 위치에 따른 관계절 부착 중의성 해소 방식 차이를 예측하는지를 알아보았다. 실험 결과, 작업 기억 폭이 큰 청자들의 중의성 해소 방식이 작업 기억 폭이 작은 청자들에 비해 운율 경계 강도의 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 이는 다른 상위 수준 제약과 마찬가지로 운율 제약의 활용도 작업 기억과 같은 인지적 자원을 필요로 함을 시사한다.
This paper aims to extract an ObjectProperty-UsageMethod relation, in particular the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation of the herb-plant object, as a semantic relation between two related sets, a herbal-medicinal-property concept set and a usage-method concept set from several web documents. This HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation benefits people by providing an alternative treatment/solution knowledge to health problems. The research includes three main problems: how to determine EDU (where EDU is an elementary discourse unit or a simple sentence/clause) with a medicinal-property/usage-method concept; how to determine the usage-method boundary; and how to determine the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation between the two related sets. We propose using N-Word-Co on the verb phrase with the medicinal-property/usage-method concept to solve the first and second problems where the N-Word-Co size is determined by the learning of maximum entropy, support vector machine, and naïve Bayes. We also apply naïve Bayes to solve the third problem of determining the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation with N-Word-Co elements as features. The research results can provide high precision in the HerbalMedicinalProperty-UsageMethod relation extraction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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