The limited capacity model has been used to explain linguistic interactions and trade-offs that occur in children's speech. The purpose of the present investigation is to explore the interrelationship of MLU (as an index of syntactic development) and fluency in the spontaneous speech of normal children. Twenty normal children's (ten girls and ten boys, aged 36-48 months) spontaneous speech samples were obtained during free-play interactions with their mothers or other adults. The results indicated that the MLU of disfluent utterances were significantly longer than that of fluent utterances. Also, disfluencies occurred more frequently in longer utterances than in shorter utterances. In addition, the utterances where disfluencies occurred more than 2 times were longer than those where disfluencies occurred once. These results imply that the increase of MLU appear to affect not only the occurrence of disfluent utterances, but also the number of disfluencies within the utterances. In other' words, these findings show that there are trade-off effects between MLU and fluency. This is discussed within a limited capacity framework.
In order to produce high quality synthesized speech, it is very important to get an accurate grapheme-to-phoneme conversion and prosody model from texts using natural language processing. Robust preprocessing for non-Korean characters should also be required. In this paper, we analyzed Korean texts using a morphological analyzer, part-of-speech tagger and syntactic chunker. We present a new grapheme-to-phoneme conversion method, i.e. a dictionary-based and rule-based hybrid method, for unlimited vocabulary Korean TTS. We constructed a prosody model using a probabilistic method and decision tree-based method.
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.
본 논문에서는 재사용가능한 소프트웨어 부품의 분류 과정을 자동화하여, 소프트 웨어 부품 라이브러리에 구조적으로 저장하는 방안을 제안한다. 효율적이고 자동화 된 소프트웨어 부품의 분류를 위하여 자연어로 기술된 소프트웨어 부품 설명서로부터 의미 정보와 문장 구성 정보 등의 특징을 획득하여 소프트웨어 부품의 특성을 표현하 는 패싯을 결정하고각각의 패싯에 해당하는 항목들을 자동으로 추출하여 소프트웨어 부품 식별자를 구성하였다. 그리고 분류된 소프트웨어 부품들 사이의 의미 유사도를 측정하여 비슷한 특성을 갖는 소프트웨어 부품들을 인접한 장소에 저장시켜 구조화된 소프트웨어 부품 라이브러리를 구축하였다. 제안한 방법은 소프트웨어 부품의 분류 과정이 간단하고, 유사한 소프트웨어 부품을 쉽게 식별할 수 있었으며, 또한 소프트 웨어 부품을 라이브러리에 구조적으로 저장할 수 있다.
본 논문에서는 한국어대화체를 분석하고 의미패턴에 기반한 대화체 한영 기계번역 시스템에 대하여 기술한다. 한영 기계번역에서 구문정보를 이용한 한국어 모호성은 의미패턴을 이용하여 해결할 수 있다. 따라서 대화체 번역을 위하여 한국어 스케쥴링 도메인으로부터 추출된 의미패턴에 기반한 시스템을 구성한다. 번역의 강건함을 위하여 한국어 문장 분석시 음절을 건너뛰어 분석할 수 있도록 하였으며, 패턴수를 줄이기 위하여 의미패턴에 옵션을 부가하였다. 실험을 위하여 사용된 데이터는 스케쥴링 도메인으로 실험결과 88%의 번역율을 보인다.
현재 대부분의 정보검색시스템에서 사용되고 있는 키워드 매칭기법은 기하급수적으로 늘어나는 정보를 효과적으로 처리하기에는 부적합하다. 이러한 문제는 의미정보를 활용하여 해결할 수 있으며, 본 논문에서는 의미정보를 효과적으로 활용할 수 있는 한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안한 기법은 의미정보를 개념그래프를 이용하여 표현하고, 이를 정보검색에 활용한다. 구현된 시스템은 완전 매칭과 부분 매칭이 가능한 시스템이다. 부분 매칭은 구문적 부분 매칭과 의미적 부분 매칭 두 가지가 있다. 의미적 유사도는 온톨로지 내의 서브클래스 관계로 계산된다. 이러한 기법은 정보검색 뿐만 아니라 동적 하이퍼링크의 구현 등 다양한 분야에서 적용될 수 있다.
웹 2.0 시대를 맞아 인터넷 상의 블로그 및 커뮤니티 공간에 일반 사용자들이 자신의 의견 및 생각을 표현하게 되었다. 상품 구매 시 다수의 사람들이 이러한 의견을 참조하는데, 사용자들은 소수의 의견만을 참조하고 전체적인 의견은 참조하지 못하고 있다. 의견 분석 시스템은 상품 및 서비스에 대한 인터넷 상의 글들을 분석하여 상품의 긍정, 부정을 평가하는 시스템으로 자연어 검색에서 발전한 검색이라 할 수 있다. 본 논문에서는 의견 분석 서비스에서 핵심이 되는 문장의 긍정, 부정을 파악하기 위하여 '긍정', '부정', '중립'의 극성 정보 외에 '반전'의 정보를 추가로 학습하고, 처리하는 구문 분석 및 반전 처리를 제안한다.
한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.
본 논문에서는 한국어 정보처리 기술을 사용한 모바일 환경의 대화형 에이전트 시스템에 대해 논한다. 대화형 에이전트 시스템 구축의 목적은 인간 사용자와 시스템 에이전트간의 자연어 인터페이스를 제공하여 보다 편리한 상호작용을 가능하게 하는 데 있다. 모바일 환경의 대화형 에이전트를 구축하기 위해서는 구어체 발화에 특화된 다양한 언어 처리 및 언어 이해 요소들이 필요하다. 본 시스템은 입력 문장의 오류처리, 형태소 분석 및 품사 태깅, 양태 분석, 논항 인식 및 의미프레임 생성, 그리고 유사 발화 검색 및 응답 생성으로 구성된다. 주어진 사용자 발화에 적절한 응답을 생성하기 위해서 본 시스템은 사용자 발화와 예제 발화 간의 어휘적, 통사/구문적, 의미적 유사도 정보를 활용하여 예제기반 응답 검색을 수행한다.
다국어 질의 응답 시스템은 여러 언어의 질의에 대한 응답을 하는 시스템이다. LASSO 시스템은 다국어 질의응답 시스템 중의 하나이다. 본 논문은 LASSO 시스템을 위한 한국어 해석 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 질의 응답을 위한 한국어 해석 시스템은 한국어 질의를 처리할 수 있는 대화체 처리 기술이 필요하다. 그리고 다양한 분야의 질의에 대한 응답을 할 수 있는 범용의 시스템이어야 한다. 본 논문의 한국어 해석 시스템은 이와 같은 사항을 만족하기 위하여 심도 깊은 대화체 처리 기술보다 실용성이 높은 휴리스틱 규칙을 활용하였다. 이 시스템은 다국어 질의 응답 시스템의 한국어 인터페이스 역할을 하는 것으로 질의 응답 시스템의 목적에 맞게 설계, 구현되었다. 본 해석 시스템에 적용된 기술은 정보검색 분야와 한국어 해석 분야에 응용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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