Since a natural language has inherently structural ambiguities, one of the difficulties of parsing is resolving the structural ambiguities. Recently, a probabilistic approach to tackle this disambiguation problem has received considerable attention because it has some attractions such as automatic learning, wide-coverage, and robustness. In this paper, we focus on Korean probabilistic parsing model using head co-occurrence. We are apt to meet the data sparseness problem when we're using head co-occurrence because it is lexical. Therefore, how to handle this problem is more important than others. To lighten the problem, we have used the restricted and simplified phrase-structure grammar and back-off model as smoothing. The proposed model has showed that the accuracy is about 84%.
We propose a Korean compound noun semantic tagging system using statistical compound noun decomposition and semantic relation information extracted from a lexical semantic network(U-WIN) and dictionary definitions. The system consists of three phases including compound noun decomposition, semantic constraint, and semantic tagging. In compound noun decomposition, best candidates are selected using noun location frequencies extracted from a Sejong corpus, and re-decomposes noun for semantic constraint and restores foreign nouns. The semantic constraints phase finds possible semantic combinations by using origin information in dictionary and Naive Bayes Classifier, in order to decrease the computation time and increase the accuracy of semantic tagging. The semantic tagging phase calculates the semantic similarity between decomposed nouns and decides the semantic tags. We have constructed 40,717 experimental compound nouns data set from Standard Korean Language Dictionary, which consists of more than 3 characters and is semantically tagged. From the experiments, the accuracy of compound noun decomposition is 99.26%, and the accuracy of semantic tagging is 95.38% respectively.
Kim, Changhyun;Kim, Young-Kil;Hong, Munpyo;Seo, Young-Ae;Yang, Sung-Il;Park, Sung-Kwon
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2002.02a
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pp.157-165
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2002
This paper describes our ongoing Korean-Chinese machine translation system, which is based on verb patterns. A verb pattern consists of a source language pattern part for analysis and a target language pattern part for generation. Knowledge description on lexical level makes it easy to achieve accurate analyses and natural, correct generation. These features are very important and effective in machine translation between languages with quite different linguistic structures including Korean and Chinese. We performed a preliminary evaluation of our current system and reported the result in the paper.
This paper deals with interpretation of pronouns in terms of Information Packaging Theory, proposed in Vallduvi(1994) and Engdahl and Vallduvi (1996), which depicts how discourse participants update new information, using three informational components: link, tail and focus. Based on empirical evidence, this paper argues that the information structure of an utterance is not enough for the hearer to process its information in accordance with the speaker's intention. It suggests that the hearer should be able to activate lexical file cards and frame file cards when necessary to designate the proper file card in which the information of the utterance should be recorded. It also proposes that, contrary to Vallduvi's claim, pronouns may create a new file card.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.10-13
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2003
본 연구는 어휘 정보를 이용하여 구어체 문장구성을 하였다. 구어체 문장구성의 목적은 언어생활이 불편한 사람들을 위한 통신보조기기에 사용하기 위해서이다. 통신보조기기는 사용자가 원하는 문장을 만들어 음성으로 출력해주는 시스템이다. 그러므로 문장을 구성하기 위해서 어휘 정보를 통신보조기기의 개념에 맞도록 변형하여 도입하였다. 어휘는 도메인별로 발췌하고 분류하였으며, 각 어휘에 대해 시소러스와 하위범주화사전을 만들었다. 어휘정보에 관한 상세한 정보는 문장구성과 재사용 그리고 문맥상 어색한 문장검출을 위해 중요한 자료가 된다.
Chinese for Journalism and Communication (CJC) is used not only to communicate, gather, read and understand the news and information in the daily life, but also to work as a professional in journalism. It includes daily CJC and professional CJC. It has similarities and difference with journalism terms. The lexical values of CJC words includes: recognition value, frequency value, composition value, and aggregation value.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.12
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pp.3539-3547
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1999
Korean linguistic information for the generation modulo of KANT(Knowledge-based Accurate Natural language Translation) system was constructed. As KANT has a language-independent generation engine, the construction of Korean linguistic information means the development of the Korean generation module. Constructed information includes concept-based mapping rules, category-based mapping rules, syntactic lexicon, template rules, grammar rules based on the unification grammar, lexical rules and rewriting rules for Korean. With these information in sentences were successfully and completely generated from the interlingua functional structures among the 118 test set prepared by the developers of KANT system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.240-244
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2010
본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.748-750
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2010
문서 내에 존재하는 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있는데, 본 논문에서는 문장 내에 존재하는 각 단어의 predicate-argument 관계를 분석하여 자질로 활용하는 PAS 패턴 기반 관계 추출 시스템을 제안한다. 관계 종류별로 구축된 PAS 패턴 집합을 활용하여 관계 식별기를 개발하였고, 실험을 통하여 개발된 관계 식별기의 성능을 측정하였다. 실험 결과 개체 간의 유의미한 관계를 표현해주는 PAS 패턴이 관계 추출 작업에 유용한 정보임을 알 수 있었다.
This study investigated the lexical access processing of inflected Korean verbs in the mental lexicon. In Korean, verbs can be classified into two main types of inflections, which are regular and irregular inflections, which can be further divided into three types of regular inflections and two types of irregular inflections. A masked priming lexical decision task was used and the priming effects were compared. Experiments were carried out using the five different types of verbal inflections in Korean: (1) No change-regularity (regular verbs with no orthographical or phonological changes), (2) Phonological change-regularity (regular verbs with phonological changes to the stem only), (3) Orthographical change-regularity (regular verbs that only undergo orthographical changes), (4) Stem change-irregularity (the stem is omitted or alternated with the other phoneme of the stem in irregular verbs), (5) Ending change-irregularity (irregular verbs with changes in the endings by phoneme substitution). The first three types are regarded as regular verbal inflections whereas the latter two types are regarded as irregular verbal inflections. The infinitive forms of the verb were presented as target words and three different conditions were presented as prime words. The three conditions included regular verbal inflection, irregular verbal inflection, and a control condition in which morphologically and semantically unrelated primes were presented. In addition, different stimulus onset asynchrony (SOA) were manipulated (43ms, 72ms, 230ms) to examine the time frame of the morphological decomposition process in word recognition. The results revealed that there were significant priming effects in all three SOAs across conditions. Hence, there was no significant differences in priming effects between regular and irregular verbal inflection conditions. This may suggest that Korean verb processing does not adopt different processing routes for regular and irregular inflections, which can also be an indication of earlier morphological information processing for Korean verbs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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