• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.124-129
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• 2006

This parer presents a method of ranking translation word selection for Korean verbs based on lexical knowledge contained in a bilingual Korean-English dictionary and WordNet that are easily obtainable knowledge resources. We focus on deciding which translation of the target word is the most appropriate using the measure of semantic relatedness through the 45 extended relations between possible translations of target word and some indicative clue words that play a role of predicate-arguments in source language text. In order to reduce the weight of application of possibly unwanted senses, we rank the possible word senses for each translation word by measuring semantic similarity between the translation word and its near synonyms. We report an average accuracy of $51\%$ with ten Korean ambiguous verbs. The evaluation suggests that our approach outperforms the default baseline performance and previous works.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.75-86
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• 2006

일반적으로 영어를 한국어로 번역할 때, 대부분의 영어 명사 어휘들은 해당 어휘가 사용되는 문맥에 따라 다양한 한국어 명사로 번역될 수 있다. 따라서 영어 원문이 갖는 의미를 손실 없이 번역문으로 전달하기 위해서는 문맥에 맞는 올바른 한국어 대역어를 선택할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동사구패턴, 공기 정보에 기반한 의미벡터, 공기 품사 정보 및 한국어 문맥 통계 정보 등의 다양한 지식을 사용하여 영어 명사 어휘의 대역어를 올바로 선택하는 방안을 제공한다. 동사구 패턴은 사전과 코퍼스를 사용하여 구축되었으며, 의미 벡터는 영어 어휘가 특정 한국어 어휘로 번역될 때 공기하는 정보들의 조건부 확률을 나타낸다. 한국어 문맥 통계 정보는 한국어 코퍼스로부터 추출된 N-그램 정보를 나타내며, 품사 공기 정보는 대역어 선택 모호성을 지니는 영어 어휘와 통계적으로 깊은 관련성을 지니는 품사를 나타낸다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 대역어 선택 모호성 해소 방안을 평가하기 위한 실험을 수행하였으며, 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.56-61
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• 2000

기계번역시스템에서 번역의 우수성은 중의성이 심한 동사의 대역어 선택에 좌우된다. 동사의 의미분별은 함께 어울려 사용되는 연어들에 의해 해소될 수 있지만, 이러한 연어들을 획득하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 발생한다. 이에 따라 기존의 많은 연구 중에서 실용성을 검토해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 영한번역시스템의 성능 향상을 위해 기존에 획득된 연어에 최소한의 명사 의미자질을 구축하여 계산한 의미거리(Semantic Distance)에 의한 실용적인 대역어 선택 방법을 기술하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.71-76
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• 2006

기계번역에서 올바른 번역 문장을 구성하기 위해서는 원시 문장의 의미를 올바르게 표현하면서 자연스러운 목적 문장을 구성하는 번역어를 선택해야 한다. 본 논문에서는 '단어-의미 의미-단어' 관계, 즉 원시언어의 한 단어는 하나 이상의 의미를 가지고 각 의미는 각기 다른 목적언어 단어로 표현된다는 점에 기반하여, 원시 단어의 의미 분별과 목적 단어 선택을 결합하여 번역어를 선택하는 방식을 제안한다. 기존의 번역방식은 원시 단어에 대한 목적단어를 직접 선택하는 '단어-단어' 관계에 기반하고 있기 때문에, 원시언어를 목적 언어로 직접 대응시키기 위한 지식을 필요로 하여 지식 획득에 어려움이 있었다. 본 논문의 방식에서는 원시 단어의 의미 분별과 목적 언어의 단어 선택의 결합을 통해 번역어를 선택함으로써, 손쉽게 획득할 수 있는 원시 언어와 목적 언어 각각의 지식원에서 번역어 선택을 위한 지식을 자동으로 추출할 수 있다. 또한 원시 언어의 의미와 목적 언어의 쓰임새를 모두 반영하여 충실도와 이해도를 모두 만족시키는 보다 정확한 번역어를 선택할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.749-758
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• 2004

본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different

• 대한음성학회지:말소리
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• 제62호
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• pp.51-68
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• 2007

Two experiments were conducted to determine the exact locus of the frequency effect in speech production. Experiment 1 addressed the question as to whether the word frequency effect arise from the stage of lemma selection. A picture-word interference task was performed to test the significance of interactions between the effects of target frequency, distractor frequency and semantic relatedness. There was a significant interaction between the distractor frequency and the semantic relatedness and between the target and the distractor frequency. Experiment 2 examined whether the word frequency effect is attributed to the lexeme level which represent phonological information of words. A methodological logic applied to Experiment 2 was the same as that of Experiment 1. There was no significant interaction between the distractor frequency and the phonological relatedness. These results demonstrate that word frequency has influence on the processes involved in selecting a correct lemma corresponding to an activated lexical concept in speech production.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.739-754
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• 2022

텍스트 데이터는 일반적으로 많은 변수를 포함하고 있으며 변수들 사이의 연관성도 높아 통계 분석의 정확성, 효율성 등에서 문제가 생길 수 있다. 이러한 문제점에 대처하기 위해 목표 변수가 주어진 지도 학습에서는 목표 변수를 잘 설명할 수 있는 단어들을 선택하여 이 단어들만 통계 분석에 이용하기도 한다. 반면, 비지도 학습에서는 목표 변수가 주어지지 않으므로 지도 학습에서와 같은 단어 선택 절차를 활용하기 어렵다. 이 연구에서는 토픽 모형을 이용하여 지도 학습에서의 목표 변수를 대신할 수 있는 토픽을 생성하고 각 토픽별로 연관성이 높은 단어들을 선택하는 단어 선택 절차를 제안한다. 제안된 절차를 실제 텍스트 데이터에 적용한 결과, 단어 선택 절차를 이용하면 많은 토픽에서 공통적으로 자주 등장하는 단어들을 제거함으로써 토픽을 더 명확하게 식별할 수 있었다. 또한, 군집 분석에 적용한 결과, 군집과 범주 사이에 높은 연관성을 가지는 군집 분석 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 목표 변수에 대한 정보없이 토픽 모형을 이용하여 선택한 단어들을 분류 분석에 적용하였을 때 목표 변수를 이용하여 단어들을 선택한 경우와 비슷한 분류 정확성을 얻을 수 있음도 확인하였다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1995년도 Language, Information and Computation = Proceedings of the 10th Pacific Asia Conference, Hong Kong
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• pp.109-114
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• 1995

• 말소리와 음성과학
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• 제1권3호
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• pp.109-115
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• 2009

Many isolated word recognition systems may generate non-similar words for recognition candidates because they use only acoustic information. In this paper, we investigate several techniques which can exclude non-similar words from N-best candidate words by applying Levenstein distance measure. At first, word distance method based on phone and syllable distances are considered. These methods use just Levenstein distance on phones or double Levenstein distance algorithm on syllables of candidates. Next, word similarity approaches are presented that they use characters' position information of word candidates. Each character's position is labeled to inserted, deleted, and correct position after alignment between source and target string. The word similarities are obtained from characters' positional probabilities which mean the frequency ratio of the same characters' observations on the position. From experimental results, we can find that the proposed methods are effective for removing non-similar words without loss of system performance from the N-best recognition candidates of the systems.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2006년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.99-108
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• 2006

Three experiments were conducted to determine the exact locus of the frequency effect in speech production. In Experiment 1. a picture naming task was used to replicate whether the word frequency effect is due to the processes involved in lexical access or not. The robust word frequency effect of 31ms was obtained. The question to be addressed in Experiment 2 is whether the word frequency effect is originated from the level where a lemma is selected. To the end, using a picture-word interference task, the significance of interactions between the effects of target frequency, distractor frequency and semantic relatedness were tested. Interaction between the distractor frequency and semantic relatedness variables was significant. And interaction between the target and distractor frequency variables showed a significant tendency. In addition, the results of Experiment 2 suggest that the mechanism underlying the word frequency effect is encoded as different resting activation level of lemmas. Experiment 3 explored whether the word frequency effect is attributed to the lexeme level where phonological information of words is represented or not. A methodological logic applied to Experiment 3 was the same as to Experiment 2. Any interaction was not significant. In conclusion, the present study obtained the evidence supporting two assumptions: (a) the locus of the word frequency effect exists in the processes involved in lemma selection, (b) the mechanism for the word frequency effect is encoded as different resting activation level of lemmas. In order to explain the word frequency effect obtained in this study, the core assumptions of current production models need to be modified.