This paper presents a systematic description of exceptional pronunciations for automatic Korean pronunciation generation. An automatic pronunciation generator in Korean is an essential part of a Korean speech recognition system and a TTS (Text-To-Speech) system. It is composed of a set of regular rules and an exceptional pronunciation dictionary. The exceptional pronunciation dictionary is created by extracting the words that have exceptional pronunciations, based on the characteristics of the words of exceptional pronunciation through phonological research and the systematic analysis of the entries of Korean dictionaries. Thus, the method contributes to improve performance of automatic pronunciation generator in Korean as well as the performance of speech recognition system and TTS system in Korean.
지역정보 쓰기에서 이용자들을 돕기 위해 (1) 글 구조, (2) 단락 구성, (3) 문장 작성, (4) 어휘 구사에 대한지식을 글 분석을 통해 연구하였다. 글 구상과 단락 구성을 각각 도와주는 글틀과 단락틀 지식베이스가 고안되었고 단어, 절, 문장의 구현에 필요한 단어와 절 및 문장의 예들을 모은 사전 데이터베이스도 만들었다. 서비스의 질을 높이기 위해 전문가 지향적인 시스템을 추구하였다. PC통신과 웹에서 실용적인 시스템이 되려면 앞으로 (1) 글틀과 단락틀의 주제 추출, (2) 문장의 대표어 작성, (3) 각종 규칙의 정제, (4) 정밀한 지식베이스 구축이 필수적이라고 사려된다.
XML(extensible Markup Language)이 1996년 등장한 이후, 기존의 정보를 XML 기반으로 나타내기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 언어자원(language Resource)과 관련된 분야는 80년대부터 그 연구가 있었으나, XML의 등장 이후, 보다 다양하고 특화된 영역의 정보를 구조화하기 위한 연구결과가 최근 소개되기 시작하였다. 본 연구에서는 이러한 분야 중 전자사전을 표식(markup)하는 XML기반 표준언어인 LEXml(Presentation/Representation of Entries in Dictionaries: LEXml)에 대하여 살펴보고, 기존에 XML로 구축된 전자사전을 LEXml로 변환하여, 그 구조의 확장성과 유효성을 검증할 것이다. 기반자료로써 2000년도에 구축된 MultiDICO의 불어 정보를 이용하였다. 이를 위해 MultiDICO의 XML문서 구조와 LEXml 구조 사이의 각 요소(element)별 대응표를 만들었으며, 이를 바탕으로 XSL(Extensible Style sheet Language)를 작성하였다. 본 연구결과 LEXml이 기존에 구축된 전자사전들을 표식하는데 어려움이 없을 뿐만 아니라, 기계가독성을 높일 수 있는 구조적 유연성이 매우 높은 것을 확인할 수 있었다.
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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pp.151-156
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1999
텍스트로부터 명사를 추출하기 위해서 다양한 기법이 이용될 수 있는데, 본 논문에서는 학습 데이터를 이용하여 생성한 규칙과 사전을 이용하는 단순한 모델을 통해 명사를 효과적으로 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 사용한 모델은 기본적으로 명사, 어미, 술어 사전을 사용하고 있으며 명사 추정은 학습 데이터를 통해 생성한 규칙을 통해 이루어진다. 제안한 방법은 복잡한 언어학적 분석 없이 명사 추정이 가능하며, 복합명사 사전을 이용하지 않고 복합 명사를 추정할 수 있는 장점을 지니고 있다. 또한, 명사추정의 주 요소인 규칙이나 사전 등록어의 추가, 갱신 등이 용이하며, 필요한 경우에는 특정 분야의 텍스트 분석을 위한 새로운 사전의 추가가 가능하다. 제안한 방법을 이용해 "제1회 형태소 분석기 및 품사 태거 평가대회(MATEC '99')"의 명사 추출기 분야에 참가하였으며, 본 논문에서는 성능평가 결과를 제시하고 평가결과에 대한 분석을 기술하고 있다. 또한, 현재의 평가기준 중에서 적합하지 않은 부분을 규정하고 이를 기준으로 삼아 자체적으로 재평가한 평가결과를 제시하였다.
We design a keyframe editor of arms and hands for 3D sign-language animation using inverse kinematics. In the previous study, we acquired only the joint angles of two arms after selecting arbitrarily the shapes of hands. In this paper, both joint angles of arms and hands are calculated by the same transformation matrix of the inverse kinematics. In the method, the design window of arm gestures can be converted into that of hand shapes by clicking a button. Experimental results show a possibility that the proposed method could be used for building up the sign-language communication dictionaries.
Seo, Hyeong-Won;Kwon, Hongseok;Cheon, Min-Ah;Kim, Jae-Hoon
Journal of Information Processing Systems
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제12권3호
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pp.455-467
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2016
This paper presents the constituent-based approach for aligning bilingual multiword expressions, such as noun phrases, by considering the relationship not only between source expressions and their target translation equivalents but also between the expressions and constituents of the target equivalents. We only considered the compositional preferences of multiword expressions and not their idiomatic usages because our multiword identification method focuses on their collocational or compositional preferences. In our experimental results, the constituent-based approach showed much better performances than the general method for extracting bilingual multiword expressions. For our future work, we will examine the scoring method of the constituent-based approach in regards to having the best performance. Moreover, we will extend target entries in the evaluation dictionaries by considering their synonyms.
본 연구에서는 기계 가독형 사전 정보를 이용하여 중의어 의미 태깅을 위한 학습에 사용될 양질의 의미부착 데이터를 자동 생성하여 중의어 태깅 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 중의어의 의미별로 특징있는 주변 단어를 원소로 갖는 의미그룹을 생성하고, 의미그룹내 중요 자질의 가중치 선정에 집중도 개념을 도입하여 태깅 정확도를 높인다. SENSEVAL-2 데이터를 사용하여 태깅 정확도를 평가한 결과 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 정확도를 향상시킨 것으로 나타났다.
In this study, by using the natural language processing of the field of artificial intelligence, automated index was performed. And then, the Natural Language Processing Interface for knowledge representation(NALPI) has been developed. Furthermore, the DEsign KnOwledge DataBase(DEKODB) has been also developed, which is designed to interlock the knowledge base. The DEKODB processes both the documented design-data, like a concrete standard specification, and the design knowledge from an expert. The DEKODB is also simulates the design space of structures accordance with the production rule, and thus it is determined that DEKODB can be used as a engine to retrieve new knowledge and to implement knowledge base that is necessary to the development of automatic design system. The application field of the system, which has been developed in this study, can be expanded by supplement of the design knowledge at DEKODB and developing dictionaries for foreign languages. Furthermore, the perfect automation at the data accumulation and development of the automatic rule generator should benefit the unified design automation.
This study aims to discuss the word sense distinction of Korean middle verbs for restructuring KorLexVerb 1.0. Despite the duality of its meaning and syntactic structure, the word senses of middle verb are not clearly distinguished in current dictionaries. The underspecification causes very often mismatches that a same Korean word sense is used for two different English verb senses. A close examination on the syntactic and semantic properties of middle verb shows us that the word sense distinction and the reconstruction of hierarchical structure are indispensable. Finally, by doing this fine grained word sense distinction, we propose an alternative way of classification and description of the verb polysemy for KorLexVerb 1.0 as well as for dictionary-like language resources.
자연어 질의를 입력하고 문서로부터 질의에 대한 정답을 추출하여 제공하는 질의응답 시스템에서는 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 질의 유형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의의 의도를 나타내는 어휘들을 추출하고 인접 명사들의 의미 정보를 이용하여 질의 및 정답 유형을 결정할 수 있는 방법을 제안한다. 또 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하고, 의문사가 생략된 경우 어휘 의미 정보를 이용하여 질의 유형 분류기의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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