스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.
디지털 카메라의 이용자가 빠르게 증가하고 싸이월드 및 블로그 서비스의 활성화로 인하여 인터넷 상에 다양한 사진들이 떠돌고 있으며, 그 중에서 인물사진이 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 그러나 인물사진의 초상권 때문에 활용할 수 있는 인물 사진은 전무한 반면 웹사이트 제작사, 광고 기획자, 기타 디자이너들은 다양한 표정의 인물사진을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라 이용자들에게 초상권의 보호 하에 인물사진을 판매하고, 디자이너들이 요구하는 인물사진을 정확하고 신속한 검색을 보장하기 위해 인물사진과 관련한 색인어를 제시하는 검색엔진을 제안한다. 이 검색엔진은 기존의 명사형만을 지원하는 키워드나 카테고리 외에 명사와 동사를 동시에 키워드로 사용하는 검색이 가능하고 인물의 감성정보, 표정, 복장 등의 다양한 특성을 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 색인 방법에 따른 한국어 정보검색시스템의 성능차이를 살펴보고 이를 분석하여 보다 검색성능을 높이기 위한 색인어 추출방법을 제안한다. 이를 위해 기존의 대표적인 색인법이라 할 수 있는 명사단위 색인법, 형태소 단위 색인법, 바이그램 단위 색인법, 어절단위 색인법에 대하여 실험을 통한 비교분석을 하였고, 질의별 분석을 통해 검색성능에 영향을 주는 요소들을 찾아내었다. 그 결과 빈칸, 면사분해, 명사, 동사, 형용사, 숫자등을 포함한 실질 형태소, 형식형태소의 제거, 외래어 등 추정명사의 분해 및 발음확장, 후방 단음절 명사로 구성된 복합명사의 분해, 의미를 변절시키는 바이그램 제거, 분해된 명사 수에 따른 복합명사 첨가 및 제거 등이 그 요소임을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 각 색인법의 장점을 살려 색인 및 검색을 수행하여 보았다. 제안하는 방법은 동일한 실험집합에서 일관성 있은 성능향상을 가져다 줌을 알 수 있었다.
영상자료 및 소리자료의 색인과 검색을 위해서는 감정동사 및 감정형용사 등의 감정 어휘를 필요로 한다. 그러나 감정어휘는 그 뉘앙스가 미묘하여 분명한 분류체계가 없이는 체계적인 정리가 불가능하다. 이에 따라 본 연구에서는 국어학과 분류사전의 분류체계를 고찰하고 새로운 감정어휘의 분류방안을 연구하였으며, 감정에 따른 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 혐오, 분노의 6가지 기본유형을 제시하였다.
통계적 정보 혹은 벡터 모델을 이용하는 자동 색인은 색인어와 문서간에 관계성을 간접적으로 혹은 상대적으로 계산하기 때문에 검색의 정확도를 높이는데 한계가 있다. 이 보다는 적극적인 방법으로 언어학적 정보와 인공 지능의 기술을 이용하여 색인어의 관계성 을 계산하는 방법론을 소개한다. 동사의 격틀을 이용하여 개발된 시스템으로부터 언어적 분 석 방법의 가능성을 찾아볼 수 있다. 미래의 정보 검색은 사용자 중심으로 구성이 되어 사 용자에 대한 연구가 깊게 반영이 되어야 할 것이다.
기존의 대부분의 정보 검색 시스템은 문서에 대한 ‘자동 색인 단계’를 거쳐 질의자의 요구에 적합한 문서들을 추출하도록 되어 있다. 이 과정에서 얼마나 적합한 문서를 빠짐없이 검색하였는가 하는 문제가, 검색 시스템의 효율성들 판단하는 데 가장 중요한 열쇠가 된다. 이 글에서는 ‘명사’ 중심의 키워드 추출이 안고 있는 몇 가지 문제점들에 관해서 논의하였다. 즉, 합성어 키워드 구축의 필요성, 동사 구문 정보에 대한 필요성, 부사구 표현에 대한 기술 필요성, 그리고 발화 상황이 고려되어야 하는 점등이 검토되었고, 이에 관한 해결책으로, 어휘정보 및 어절 정보, 나아가 구문 정보들을 담고 있는, 보다 체계적인 한국어 사전 시스템이 구축되어야 함을 강조하였다.
한국어의 언어적 특성에 의해 빈번하게 등장하는 명사와 기능어의 나열은 기능어나 연결 구문의 잦은 생략현상에 의해 복합 명사의 출현을 발생시킨다. 따라서, 한국어 분석에서 복합 명사의 처리 방법은 매우 중요한 문제로 인식되었으며 활발한 연구가 진행되어 왔다. 복합 명사의 의미 결정은 복합 명사구 내 단위 명사간의 의미적인 수식 관계를 고려하여 머리어의 선택과 의미를 함께 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 정보 검색의 색인어 추출 방법에서 사용되는 복합 명사구 내의 서술성 명사 처리를 이용하여 복합 명사의 의미 결정을 인접 명사의 의미 공기 정보가 아닌 구문관계에 따른 의미 공기 정보를 사용하여 분석하는 방법을 제시한다. 복합 명사구 내에서 구문적인 관계는 명사구 내에 서술성 명사가 등장하는 경우 보-술 관계에 의한 격 결정 문제로 전환할 수 있다. 이러한 구문 구조는 명사 의미를 결정할 수 있는 추가적인 정보로 활용할 수 있으며, 이때 구문 구조 파악을 위해 구축된 의미 제약 조건을 활용하도록 한다. 구조 분석에서 사용되는 격틀 정보는 동사와 공기하는 명사의 구문 관계를 분석하기 위해 의미 정보를 제약조건으로 하여 구축된다. 이러한 의미 격틀 정보는 단문 내 명사들의 격 결정과 격을 채우는 명사 의미를 결정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 현재 개발중인 한영 기계 번역 시스템 Tellus-KE의 단문 단위 대역어 선정을 위해 구축된 의미 대역패턴인 동사구 패턴을 사용한다. 동사구 패턴에 기술된 한국어의 단문 단위 의미 격 정보를 사용하는 경우, 격결정을 위해 사용되는 의미 제약 조건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(
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[게시일 2004년 10월 1일]
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