한국어 띄어쓰기 규칙은 경우에 따라 예외 조항이 있어 띄어 쓰거나 붙여 쓰는 것을 모두 허용하는 경우가 있다. 이러한 이중적 규칙에도 불구하고 같은 문서 내의 같은 어절이나 어구들은 일관성 있게 띄어쓰거나 붙여 쓰는 것이 문서 교정상 올바르다. 본 논문에서는 음절 정보 및 형태소 정보를 이용하여 비일관적으로 쓰인 띄어쓰기를 효과적으로 검사하는 방법을 제안하고 실험하여 평가하였다.
We proposed a probabilistic approach of using syllable bigrams to the word-spacing problem. Syllable bigrams are extracted and the frequencies are calculated for the large corpus of 12 million words. Based on the syllable bigrams, we performed three experiments: (1) automatic word-spacing, (2) detection and correction of word-spacing errors for spelling checker, and (3) automatic insertion of a space at the end of line in the character recognition system. Experimental results show that the accuracy ratios are 97.7 percent, 82.1 percent, and 90.5%, respectively.
본 논문은 한국어 정보 처리 시스템의 성능 향상을 위하여 입력 문서에 존재하는 미등록어를 인식하고 철자 오류(뛰어쓰기 오류 포함)를 자동으로 교정하는 방법을 제안한다. 동일한 미등록어 후보가 포함된 둘 이상의 형태적 유사 어절을 비교 분석함으로써 입력 문서에 존재하는 미등록어를 인식하고, 오류 어절과 코퍼스내에 존재하는 교정 어절 사이의 형태적 및 문맥적 유사성에 근거하여 대량의 원시 코퍼스로부터 자동으로 오류 교정용 어휘 규칙을 생성한 후에 이를 이용하여 입력 문서에 존재하는 뛰어쓰기 및 절차 오류를 교정한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법으로 구현된 시스템은 약 98.9%의 정확도로 미등록어를 인식할 수 있고, 98.1%와 97.1%의 정확도로 뛰어쓰기 오류와 철자 오류를 각각 교정할 수 있다.
In this study, the pullout tests are conducted to evaluate the pullout resistance of the geosynthetic strip with or without bearing resistance zone. The test results are indicated that the pullout resistance of the geosynthetic strip without bearing resistance zone is not affected by horizontal spacing. However, the horizontal spacing of reinforcement with bearing resistance zone affects the bearing resistance. In other words, it is indicated that the bearing resistance at spacing of 210mm is larger than that at spacing of 260mm. This means that the pullout strength at spacing of 210mm is larger than that at spacing of 260mm. Therefore.
본 논문에서는 띄어쓰기가 전혀 되어 있지 않은 한국어 문장을 입력받아 자동으로 띄어쓰기를 해 주는 시스템을 제안한다. 띄어쓰기 문제는 주어진 문장의 각 음절에 대하여 띄어쓰기 여부를 나타내는 레이블을 부착하는 일종의 레이블링 문제이므로, 본 논문에서는 레이블링 문제 해결에 띄어난 성능을 보이는 것으로 알려진 CRF를 이용하여 자동 띄어쓰기를 시도하였다. 약 112만 음절 규모의 학습용 데이터로 학습을 하고, 2,114 문장(약 9.3만 음절)의 평가용 데이터로 띄어쓰기 정확도에 대한 평가를 하였다. 평가 결과 음절 단위의 정확도는 98.84%, 어절 단위의 정확도는 95.99%인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 형태소 unigram과 한국어 어절을 형성하는 형태소 범주 패턴에 기반하여 어절을 인식하는 한국어 띄어쓰기 시스템을 구현하였다. 기존에 많이 연구된 통계 정보를 이용한 띄어쓰기 모델은 비교적 짧은 시간에 쉽게 구현할 수 있는 장점이 있지만, 한국어의 형태 유형론적 특성 때문에 발생하는 (ㄱ) 자료부족 문제와 (ㄴ) 메모리 크기 문제에 효과적으로 대처하지 못한다. 본 논문은 이 두 문제를 동시에 해결하기 위해 어절을 구성하고 있는 개별 형태소의 통계 정보와 그 형태소의 범주의 통계 정보를 기반으로 하여 띄어쓰기 후보 어절들을 추천한다. 임의의 후보 어절이 최종의 띄어쓰기 단위인 어절이 될 수 있는 확률은 (ㄱ) 해당 후보 어절 내의 각 형태소 확률과 (ㄴ) 해당 후보 어절을 구성하기 위해 그 형태소의 범주가 다른 형태소 범주와 함께 형성하는 패턴 내에서 차지하는 '범주가중치'를 고려하여 구한다. 해당 '범주가중치'는 (ㄱ) 말뭉치로부터 실제로 관찰된 어절의 확률과 (ㄴ) 후보 어절 내의 개별 형태소의 확률과 (ㄷ) 그 범주 가중치에 의해 추정된 어절 확률 사이의 평균 에러(error mean)가 최저가 되는 방향으로 학습하여 얻어진다.
자동 띄어쓰기는 문장 내에서 잘못 띄어쓴 어절들을 올바르게 복원하는 과정으로서, 독자에게 글의 가독성을 높이고 문장의 뜻을 정확히 전달하기 위해 매우 중요하다. 기존의 통계 기반 자동 띄어쓰기 접근 방법들은 이전 띄어쓰기 상태를 고려하지 않기 때문에 잘못된 확률 정보에 의한 띄어쓰기를 할 수밖에 없었다. 본 논문에서는 기존의 통계 기반 접근 방법 의 문제점을 해결할 수 있는 두 가지 통계적 띄어쓰기 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 자동 띄어쓰기를 품사 부착과 같은 분류 문제(classification problem)로 간주할 수 있다는 착안에 기반하며, 은닉 마르코프 모델을 일반화함으로써 확장된 문맥을 고려할 수 있고 보다 정확한 확률을 추정할 수 있도록 고안되었다. 제안하는 모델과 지금까지 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 방법을 비교하기 위해 여러 가지 실험 조건에 따른 다양한 실험을 수행하였고, 오류에 대한 자세한 분석을 제시하고 있다 제안하는 모델을 복합 명사를 고려하는 평가 방식에 적응한 실험 결과, 98.33%의 음절 단위 정확도와 93.06%외 어절단위 정확률을 얻었다.
본 연구의 목적은 중국인 한국어 학습자들의 글쓰기 자료에 나타난 띄어쓰기 오류를 분석하고, 설문조사와 인터뷰 내용을 통해 오류 원인을 분석하여 중국인 학습자를 위한 띄어쓰기 교육 지도 방향을 제시하는 데 있다. 이를 위해 중국인 유학생의 글쓰기 자료 30편을 분석하였으며, 설문조사와 아울러 인터뷰를 실시하였다. 학습자들의 글쓰기 자료를 분석한 결과 총 148회 띄어쓰기 오류가 발견되었으며, 띄어 써야 하는데 붙여 쓴 오류(77.6%)는 붙여 써야 하는데 띄어 쓴 오류(22.4%)보다 훨씬 더 많이 나타났다. 붙여 쓴 오류 중 '명사+명사', '관형사(형)+의존명사'와 띄어 쓴 오류 중 '조사'의 오류 빈도수가 높게 나타났다. 이에 본고는 명사와 조사를 대상으로 연역적 측면과 귀납적 측면을 출발하여 띄어쓰기 지도 방향을 제시했다.
본 연구에서는 프로젝션 TV와 컴퓨터 화면에 제시되는 일본어 영상문자 읽기 수업을 위한 적합한 화면 환경을 살펴보았다. 그리고 복수표기, 띄어쓰기 등 실제 일본 웹 사이트에 나타나는 일본어 표기 형식에 대한 사전 학습활동이 웹 문서의 내용 파악에 어떠한 영향을 미치는지를 실험을 통해 살펴보았다. 실험 결과 제7차 교육과정에 새롭게 추가된 일본 웹 문서의 독해 능력을 배양하기 위하여 두 가지 조치가 필요함을 알 수 있었다. 단기적으로는 실제 일본어 웹 사이트의 문서를 학습 자료로 활용할 필요가 있으며, 장기적으로는 현행 일본어 교과서의 표기 형식을 재검토할 필요가 있음을 확인할 수 있었다.
This paper proposes noun and affix extraction methods using conjunctive information for making an automatic indexing system thorugh morphological analysis and syntactic analysis. The korean language has a peculiar spacing words rule, which is different from other languages, and the conjunctive information, which is extracted from the rule, can reduce the number of multiple parts of speech at a minimum cost. The proposed algorithms also solve the problem that one word is seperated by newline charcter. We show efficiency of the proposed algorithms through the process of morhologica analyzing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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