• 제목/요약/키워드: compound noun

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영어 명사구와 복합명사의 억양 실현 양상과 지각 (Intonational Realization and Perception of English Noun Phrases and Compound Nouns)

  • 강선미;김미혜;전윤실;김기호
    • 음성과학
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    • 제12권4호
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    • pp.153-166
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    • 2005
  • This paper attempts to examine the accent implementation and perception of noun phrases and compound nouns in English sentences, arguing that primary stress of noun phrase and compound noun is realized in relative prominence in intonation. The production test examines how the stress patterns of the noun phrases and compound nouns are realized in intonation of the English native speakers' utterances. The perception test investigates English and Korean listeners' comprehension of the intonation of the noun phrases and compound nouns. And the results of this experimental study show that speakers and listeners produce and perceive the primary stress as a relatively prominent accent even if in contrast of English listeners, Korean learners have difficulty in using the cue of pitch accent location and figuring out compound nouns and noun phrases.

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음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용한 복합명사 분해 (Compound Noun Decomposition by using Syllable-based Embedding and Deep Learning)

  • 이현영;강승식
    • 스마트미디어저널
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    • 제8권2호
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    • pp.74-79
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    • 2019
  • 기존의 복합명사 분해 알고리즘은 미등록어 단위명사들이 포함된 복합명사를 분해할 때 미등록어를 분리하기 어려운 문제가 발생한다. 이는 현실적으로 모든 고유명사, 신조어, 외래어 등의 모든 단위 명사를 사전에 등록하는 것은 불가능하다는 한계가 존재하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 복합명사 분해 문제를 태그 열 부착(sequence labeling) 문제로 정의하고 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용하는 복합명사 분해 방법을 제안한다. 단위명사 사전을 구축하지 않고 미등록 단위명사를 인식하기 위하여 복합명사를 구성하는 각 음절들을 연속적인 벡터 공간에 표현하여 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하는 방식으로 복합명사를 단위명사들로 분해한다.

명사 의미 부류를 이용한 연속된 명사열의 구묶음 (Chunking of Contiguous Nouns using Noun Semantic Classes)

  • 안광모;서영훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.10-20
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    • 2010
  • 본 논문에서는 조사가 없는 연속된 명사열 중 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 명사열을 복합명사구라 정의하고, 의미 정보를 이용한 복합명사구의 구묶음 방법을 제시한다. 복합명사구의 구묶음에는 구문분석 말뭉치에서 추출한 명사쌍과 이들의 의미부류정보를 이용한다. 이러한 명사쌍과 의미부류정보는 신뢰도를 위해 세종말뭉치의 구문분석 말뭉치와 상세사전을 기반으로 구축하였다. 이들 정보를 이용한 복합명사구 구묶음 모듈은 길이(명사의 수)가 2 이상인 복합명사구에 대해서도 구묶음을 수행할 수 있다. 복합명사구 구묶음을 위해 '왼쪽명사-오른쪽명사' 쌍 38,940개, '왼쪽명사-오른쪽명사의미부류' 쌍 65,629개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사' 쌍 46,094개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사의미부류' 쌍 45,243개의 정보를 구축하여 이용하였다. 실험을 위하여 신문기사의 내용으로 이루어진 세종형태소분석 말뭉치로부터 길이가 3 이상인 조사와 결합하지 않은 연속된 명사열을 포함하는 1,000 문장을 임의로 선별하였으며, 실험결과는 86.89%의 정밀도와 80.48%의 재현율, 그리고 83.56%의 f-measure를 보였다.

U-WIN을 이용한 한국어 복합명사 분해 및 의미태깅 시스템 (Korean Compound Noun Decomposition and Semantic Tagging System using User-Word Intelligent Network)

  • 이용훈;옥철영;이응봉
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제19B권1호
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    • pp.63-76
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    • 2012
  • 본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.

Effective Thematic Words Extraction from a Book using Compound Noun Phrase Synthesis Method

  • Ahn, Hee-Jeong;Kim, Kee-Won;Kim, Seung-Hoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.107-113
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    • 2017
  • Most of online bookstores are providing a user with the bibliographic book information rather than the concrete information such as thematic words and atmosphere. Especially, thematic words help a user to understand books and cast a wide net. In this paper, we propose an efficient extraction method of thematic words from book text by applying the compound noun and noun phrase synthetic method. The compound nouns represent the characteristics of a book in more detail than single nouns. The proposed method extracts the thematic word from book text by recognizing two types of noun phrases, such as a single noun and a compound noun combined with single nouns. The recognized single nouns, compound nouns, and noun phrases are calculated through TF-IDF weights and extracted as main words. In addition, this paper suggests a method to calculate the frequency of subject, object, and other roles separately, not just the sum of the frequencies of all nouns in the TF-IDF calculation method. Experiments is carried out in the field of economic management, and thematic word extraction verification is conducted through survey and book search. Thus, 9 out of the 10 experimental results used in this study indicate that the thematic word extracted by the proposed method is more effective in understanding the content. Also, it is confirmed that the thematic word extracted by the proposed method has a better book search result.

복합명사 분할과 명사구 합성을 이용한 통합 색인 기법 (Integrated Indexing Method using Compound Noun Segmentation and Noun Phrase Synthesis)

  • 원형석;박미화;이근배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제27권1호
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    • pp.84-95
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    • 2000
  • 본 논문에서는 명사구 색인과 복합명사 분할을 포함한 복합명사 처리를 위해 통계 정보와 자연언어 처리를 제한적으로 이용 가능하게 하는 통합적 색인 기법을 제안한다. 먼저 색인과 검색에서 복합명사 분할 및 합성 모두를 고려한 통합 기법을 제시하고, 이를 위해 통계 정보와 제한적인 자연언어 처리를 모두 이용하는 통합 색인 기법을 제안한다. 먼저 형태소 분석 및 태깅 과정에서 단일어를 색인어로 추출하고 구문분석의 결과에서 명사구를 합성해 낸다. 구문 분석 실패 시에는 형태소 분석 및 태깅의 결과만을 사용하게 된다. 또한 태깅의 결과에서 복합명사를 골라 통계 정보를 이용하여 단일 명사로 분할하고 재합성한다. 분할된 단일 명사와 합성된 명사구는 기존의 단일어로만 이루어진 색인어를 보완하기 위해 색인어로 사용된다. 실험은 한국어 정보검색의 실험 집합인 KTSET 2.0과 KRIST SET을 사용하여 통합색인 기법이 복합명사 처리에 효율적임을 보였다.

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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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한국어 기준명사 추출 및 그 응용 (Korean Base-Noun Extraction and its Application)

  • 김재훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권6호
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    • pp.613-620
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    • 2008
  • 정보검색, 문서요약 등의 분야에서 명사추출은 매우 중요하다. 본 논문은 대량의 문서로부터 기준명사를 효과적으로 추출하기 위한 한국어 기준명사 추출 시스템을 제안하고 이를 문서요약 시스템에 적용한다. 기준명사는 명사들 중에서 기본이 되는 명사이며 복합명사는 포함되지 않는다. 본 논문에서는 두 가지 기술 즉 여과기법과 분리기법을 사용한다. 먼저 여과기법을 이용해서 명사를 포함하지 않은 어절을 미리 제거하고, 그리고 분리기법을 이용해서 명사가 포함된 어절에서 명사와 조사를 분리하고, 복합명사에 해당할 경우에는 각 명사를 분리하여 기준명사를 추출한다. ETRI 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 재현율과 정확률 모두 약 89% 정도의 성능을 보였으며, 제안된 시스템을 한국어 문서요약 시스템에 적용해 보았을 때, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

사용빈도와 의미투명도가 복합명사의 분리처리에 미치는 효과 (Effects of word frequency and semantic transparency on decomposition processes of compound nouns)

  • 이태연
    • 인지과학
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    • 제18권4호
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    • pp.371-398
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    • 2007
  • 이 연구는 의미점화과제와 반복점화과제를 사용하여 사용빈도와 의미투명성이 복합명사의 분리처리 양상에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 실험 1에서는 사용빈도에 따라 복합명사의 분리처리 양상이 달라지는지를 검토하였다. 의미점화효과가 복합명사 연상어 조건에서 자극제시시차나 사용빈도와 무관하게 관찰되었으며, 반복점화효과는 부분조건과 전체조건에서 모두 관찰되었지만 부분조건에서 더 큰 반복점화효과를 보였다. 이 결과는 복합명사가 하위 형태소로 분리되어 처리되는 경로와 복합명사 전체로 처리되는 경로가 함께 존재할 가능성을 보여준다. 실험 2에서는 의미투명도에 따라 복합명사의 분리처리 양상이 달라지는지를 검토하였다. 의미점화효과가 복합명사 연상어 조건에서 자극제시시차나 의미투명도에 무관하게 관찰되었으며, 반복점화과제에서도 실험 1b와 유사한 결과를 보였다. 실험 1과 2의 결과는 어휘수준에서 분리처리경로와 전체처리경로를 통해 활성화된 의미가 개념 수준에서 이루어지는 상호작용과정을 통해 복합명사의 의미를 결정함을 시사한다.

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오류에 기반한 복합명사 좌우접속규칙 사전 구축 (Error-driven Noun-Connection Rule Extraction for Morphological Analysis)

  • 이공주;이성욱
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제36권8호
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    • pp.1123-1128
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    • 2012
  • 본 연구의 목적은 한국어 형태소 분석기의 복합명사 분석에 이용할 수 있는 좌우접속규칙을 오류 정보를 이용하여 구축하는 것이다. 우리는 복합명사를 웹사이트로부터 수집하였고 CnuMa 형태소분석기를 이용하여 형태소를 분석하였다. 오류가 발견되면 그 오류를 수정할 수 있는 명사 접속 규칙을 구축하였으며, 명사 좌우 접속 규칙은 복합명사내의 좌우 문맥을 고려하여 작성되었다. 오류에 기반한 좌우접속규칙은 한국어 형태소 분석기인 CnuMa 형태소분석기의 정확률과 재현율을 각각 2.8%, 10.8% 향상시켰다.