본 논문은 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위한 동사의 구문 관계 정보를 이용한 한국어 질의-응답 시스템에 대해 기술한다. 구문 관계 정보는 동사의 원형, 사용 패턴, 각 문장 성분들의 의미 속성, 유의 동사 등의 정보를 담고 있다. 문장 및 구에 대한 구문분석은 구문관계 정보에 나타난 동사에 의존적인 문장 성분들의 의미속성과 동사의 일반적인 사용 패턴을 활용한다. 또한 정답후보 문장들의 구문분석을 위해 구문 관계 정보를 사용하고, 질의문의 격 슬롯(case slot)으로부터 정답을 찾기 위해 구문관계 정보를 사용한다. 실험에서 동사의 구문 관계 정보의 이용이 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위해 한국어 질의-응답 시스템에 효율적으로 활용될 수 있음을 보였다.
주관식 문항은 깊이 있는 사고능력 평가와 고등정신능력 평가에 적합하나 채점하기가 쉽지 않다. 동일한 채점기준을 갖더라도 채점자에 따라 다른 채점결과를 가져올 수 있으므로 객관적인 자동 채점 시스템이 필요하다. 그렇지만 채점 시스템은 표현 언어인 한국어 분석과 비교의 문제가 걸려있다. 본 연구는 한국어의 구문 분석을 구현하고 결과인 구문분석 트리를 비교하는 비교기를 이용하여 주관식 문항을 채점하는 채점 시스템을 설계, 개발하였다. 이 시스템은 단어 중심의 채점 시스템과 구문의미트리 중심의 채점 시스템을 복합한 시스템으로 구문의미트리 비교기를 활용하였다. 본 시스템의 실험 결과 제안한 구문의미트리 중심의 채점 시스템과 복합 채점 시스템이 더 나은 결과를 가져옴을 알 수 있었다. 본 연구는 한국어 구문의미분석과 주관식 채점 영역에 활용할 수 있고 또한 문서 분류에도 활용할 수 있을 것이다.
단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.
This paper addresses a task of opinion extraction from given documents and its positive/negative classification. We propose a sentence classification method using a notion of syntactic piece. Syntactic piece is a minimum unit of structure, and is used as an alternative processing unit of n-gram and whole tree structure. We compute its semantic orientation, and classify opinion sentences into positive or negative. We have conducted an experiment on more than 5000 opinion sentences of multiple domains, and have proven that our approach attains high performance at 91% precision.
본 연구에서는 의사결정나무와 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용하여 한국어 어절 구문태그를 예측하는 시스템에 대해서 설명한다. 기계학습에서 자질의 선택은 작성자의 직관에 의해서 주로 이루어지는데 이는 작성자의 지식에 의존한다. 본 연구에서는 의사결정나무를 사용하여 보다 체계적으로 조합이 이루어지도록 하였다. 또한 오류 분석을 통하여 최적의 자질이 무엇인지를 파악하여 최고의 성능을 보이도록 하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 성능향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있어 앞으로 구문 분석에 많은 도움이 될 것이라고 확신한다.
Indexes, especially subject indexes, are major tools for information retrieval. To enhance the retrieval effectiveness of subject indexes, the semantic and syntactic relationships of indexing languages are very important elements. This paper examines the afore-mentioned relationships, based on purely the syntax and semantics of Korean language. The outlines of this study are as follows: 1. The characteristics and usages of controlled vocabularies, particularly subject headings lists and thesaury, are reviewed. 2. The semantic relationships, such as equivalence, hierarchical and associative relationships, are defined, and their categories are investigated in detail. Accordingly, the usages of 'See' and 'See also' references are suggested circumstantially. 3. The syntactic relationships are also examined. Particularly, for the syntactic relationships of multiword indexing terms, two kinds of subject entry formats are compared. Since it is more rational for subject headings organized by the principle of context-dependency, the two-fine entry format is recommended for subject indexes. 4. Computerized production techniques of 'See' and 'See also' reference for the semantic relationships of indexing terms are presented. 5. Computerized production techniques of subject indexes representing the syntactic relationships of indexing terms are also presented.
Syntactic ambiguity can be understood by context usually, especially in reading and writing. Because phonological structure including stress, intonation and phonological phenomena can be pronounced differently according to different syntactic structures, syntactic ambiguity can be solved by phonological structure in listening and speaking. The objectives of this study was to survey how Korean English teachers apply phonological structures in order to solve syntactic ambiguity. The results of this study is as follows: First, Korean English leachers applied Compound Stress Rules well, when the second word was not branched. But they did not apply Compound Stress Rules well, when the second word was branched. Second, several Korean English teachers did not apply Nuclear Stress Rules well. They usually put the strongest stress on the first word. Third Korean English teachers did not differentiate appropriate applying situation of palatalization. They applied palatalization at both the single and the separated Phonological Phrase. Fourth, Korean English teachers did not apply stress shifting when stress crash happened. Because they did not apply stress shifting, they put the strongest stress on inappropriate syllable.
In this study, the prosodic disambiguation of the syntactic attachment differences was investigated in relation to the effect of lexical bias. Speech materials were composed of N1-conj-N2-PP phrases such as "walkers and runners with dogs." The results show that the use of durational pattern is dominant over the pitch pattern to differentiate the attachment differences. The characteristic pitch contour was the rise and fall over N1 and N2 in the high attachment. The pitch contour in the low attachment was the rise and fall over N2 and N3 although the frequency of such patterns was lower for the low attachment case. For the durational pattern, the lengthening in the N2 region plays a significant role in the disambiguation of the syntactic attachments. The interaction between the lexical bias and the syntactic attachment was not statistically significant in the duration data.
지능형 개념기반 검색시스템(Intelligent Concept Based Retrieval System)은 구문적 서술(Syntactic Description)과 의미적 서술(Semantic Description)과 의한 상호 융합으로 이뤄질 수 있는데 컬러 히스토그램, Curvanature 히스토그램등과 같은 구운적 서술(Syntactic Description) 내용의 추출은 현재의 기술들로 잘 이를 수 있다. 또한 특정 응용 분야에서뿐만 아니라 미디어 타입에 따라서도 쉽게 사용될 수 있다. 이미 MPEG-7에서 표준화된 Description Scheme을 제공하고 있다. 그러나 기술 구조 레벨과 개요 레벨등과 같은 다양한 기술 레벨들에 의해 구문적 서술(Syntactic Description) 이질성은 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Polygonal mesh 기반 미디어 객체 표현방법을 제시하고 이를 통해 간접적 서술 변환을 할 수 있는 방안을 제시하여 구문적 서술(Syntactic Description)에서의 이질성 문제를 해결하였다.
To increase the quality of the system in the subjective-type question grading and document classification, we need the paragraph detection. But it is not easy because it is accompanied by semantic analysis. Many researches on the paragraph detection solve the detection problem using the word based clustering method. However, the word based method can not use the order and dependency relation between words. This paper suggests the paragraph detection system using syntactic-semantic relation between words with the Korean syntactic-semantic analysis. This system is the hybrid system of word based, concept based, and syntactic-semantic tree based detection. The experiment result of the system shows it has the better result than the word based system. This system will be utilized in Korean subjective question grading and document classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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