블로그문서의 의견극성분류 연구는 주로 기계학습기법에 기반한 방법이었고, 이때 주로 활용된 자질은 명사, 동사 등의 품사정보와 의견어 어휘정보였다. 하지만 하나의 의견어 어휘만을 고려한다면 그 극성을 판별하는데 필요한 정보가 충분하지 않아 부정확한 결과를 도출하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 여러 어휘를 동시에 고려하였을 때 보다 정확한 의견분류를 수행할 수 있을 것이라는 가정을 세웠다. 본 논문에서는 효과적인 의견어휘자질의 추출을 위하여 의견이 내포될 가능성이 높은 의견어휘를 기반으로 의존구문분석을 통해 의존트리패턴을 추출하였고, 제안하는 PF-IDF가중치를 적용하여 지지벡터기계(SVM)와 다항시행접근 단순베이지안(MNNB)알고리즘으로 비교 실험을 수행하였다. 기준시스템인 TF-IDF가중치 기법에 비해 정확도(accuracy)가 지지벡터기계에서 5%, 다항시행접근 단순베이지안에서 8.9% 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 언어장애인이 이미지를 사용하여 쉽게 의사를 전달할 수 있도록 하기 위하여 이미지 사전에 기반을 둔 보완대체 의사소통 도구를 구현하였다. 일반적으로 언어장애를 가지고 있는 사람들은 그들의 의사를 전달하기 위하여 몇 개의 제한된 언어를 사용한다. 또한 언어 장애인들에게는 말로서 의사를 전달하는 데에는 어려움이 있기 때문에 이미지를 사용하면 훨씬 효과적으로 의사소통을 할 수 있다. 따라서 대화자의 의사전달의 핵심을 이루는 동사와 형용사에 해당하는 단어에 대하여 이미지들을 제작하고, 이 이미지들과 결합할 수 있는 명사 이미지와의 의미관계를 패턴으로 정의하여, 이미지 사전을 구축하였다. 본 논문의 보완대체 의사소통 시스템은 사용자가 동사의 이미지를 클릭하고, 이 이미지의 의미관계를 기반으로 하는 결합 패턴의 구성요소인 명사의 이미지를 선택하여 문장을 생성한다. 구현된 시스템은 언어장애아들을 대상으로 그들이 얼마나 효율적으로 의사를 전달할 수 있는지에 대하여 평가되었으며, 약 70% 이상의 대화 성공률을 보였다.
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.
대다수의 개방영역 자연어 질의응답 시스템은 답을 선택할 수 있는 개념영역을 미리 정의하고 있기 때문에 시스템이 준비하지 못한 범주의 개념을 묻는 질의문에 대해서는 올바른 응답을 생성하지 못하거나 예외 처리 방식으로 응답을 생성해 낸다. 본 논문에서는 전형적인 범주에 속하지 않는 명사 개념에 관한 질의문에 대해 범용적으로 대응할 수 있는 개방영역 자연어 질의응답 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 상위 개념 명사구(Hypernym)에 포함되는 하위 개념의 명사구(Hyponym)들을 추출할 수 있는 일반적인 패턴들을 그 신뢰도와 함께 가지고 있다. 따라서 질의문이 임의의 명사구 개념을 요청할 때 정답의 후보들을 동적으로 생성되는 가상의 is-a 의미관계 사전으로부터 신뢰 순위로 정렬하여 추출해 낼 수가 있다. 제안하는 시스템은 "What 명사구 동사구" 형태의 질의문들 중에서 개체명 인식기나 시소러스를 이용하여 정답 후보를 손쉽게 생성할 수 있는 질의문을 배제한 실험용 질의문 집합을 이용한 실험에서 42%의 재현율을 보였다.
본 논문의 목적은 자연음에 가까운 합성음을 구현하기 위한 기초작업으로 한국어의 운율구조를 담화구조와 연관시켜 그 상관관계를 밝히는데 있다. 특히 문장내에서 주격표지로 작용하는 '이/가/은/는' 조사의 운율패턴에 중점을 두었다. 주어가 문장 내에서 어떤 자리에 오는가에 의해 조사어절을 구분해 본 결과 Fo값은 문장의 뒤, 즉 동사 앞 위치로 갈수록 낮아졌다. 중립적 문장에서 문두의 위치라면 '은/는' 조사의 기본주파수가 두드러짐이 예상되며, 이와 상대적으로, 담화가 구성되어 의사소통의 의미가 많이 가미될수록 '은/가' 조사의 두드러짐이 예상된다고 정리해 볼 수 있다. 운율구 경계의 발생은 특정한 문장성분의 전.후에서 주로 나타나는데 절이나 독립어 뒤에서, 그리고 부사어, 관형어, 목적어 앞에서 빈번히 일어남을 알 수 있었다.
The present research investigates the acquisition of the English locative alternation by Korean EFL learners, which poses a learnability paradox, taking Pinker's framework of learnability theory as its basis. It addresses two questions (1) how lexical knowledge is represented initially and at different levels of interlanguage development and (2) what kinds of difficulty Korean learners find in the acquisition of English locative verbs and their constructions. Three groups of learners at different proficiency levels with a control group of English native speakers are examined by two instruments: elicited production task and grammaticality judgment task. According to different levels of proficiency, the learners exhibit gradual sensitivity to a change-of-state meaning and obtain complete perception of the meanings of locative verbs (manner-of-motion and change-of-state) and their constructions. Overgeneralization errors are observed in their performance. The errors are due to misinterpretations of particular lexical items in conjunction with the universal linking rules. More fundamental cause of difficulty is accounted for by partial use of learning mechanisms, caused by insufficient L2 input.
본 논문에서는 질의응답 시스템에서 질의에 포함된 언어 정보와 검색 대상 문장 사이의 의미 연관성을 참조하여 정확한 결과를 추출 가능하도록 하는 온톨로지의 자동 구축 방법을 제시한다. 검색 대상 문장은 웹에서의 활용과 표준화를 위하여 단어 태그, 품사 정보 및 파싱 구조를 갖는 XML 문서로 변환하고, 이 구조를 이용한 연관성 분석을 위해 의미망을 갖는 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있도록 하였다. 온톨로지에서 의미 연관성을 결정하는데 중요하게 활용되는 개념으로써는 동사의 행위, 명사절 그룹 매치, 복합명사 선별, 고유명사 매치, 품사 태깅 등이 있다. 제안한 방법의 성능은 NIST TREC-10의 질의 응답문을 사용해서 단어 패턴 매치 방법과 비교 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 방식이 재현율과 정확율 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 입증하였다.
최근 많은 지자체들이 빠르게 변화하는 행정수요와 환경에 대해 효과적으로 대처하기 위한 일환으로 동통폐합 사업을 적극적으로 추진하고 있다. 이러한 행정적 노력은 지역 주민생활의 질에 직접적으로 관여하는 동사무소의 입지 특성에도 크게 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 행정 변화에 따른 동주민센터(구'동사무소')의 입지 변화를 체계적으로 분석하고, 공간적 접근성을 최적화하는 입지 대안을 제시한다. 이를 위한 사례 분석으로 서울시 마포구를 대상으로 현 동주민센터의 입지 패턴을 분석하고, 공간적 효율성이 최적화된 메디언(median), 공간적 형평성이 최적화된 센터(center), 효율성과 형평성 사이의 상충관계를 고려한 절충적인 대안을 제시하는 센디언(centdian)을 도출함으로써 기존의 입지 패턴을 보다 체계적으로 비교분석한다. 분석 결과는 각 동주민센터의 입지 특성을 공간적 효율성 및 형평성에 따라 체계적으로 평가하고 있으며, 선정된 최적 입지 대안들과 비교해서 현 주민센터의 입지가 전반적으로 효율성 및 형평성 측면에서 공간적으로 최적화되어 있지 않음을 보여주고 있다.
요즈음 인터넷을 통해 물건을 구매하는 경향이 증가하고 있다. 또한 물건을 구매한 소비자는 리뷰, 댓글, 비평 또는 블로그 등의 형식으로 온라인에 그들의 사용 후기를 작성한다. 또한 작성된 사용 후기부터 많은 구매자들은 물건을 구매하기 전에 자신이 구입하고자 하는 물건에 대한 정보를 얻는다. 따라서 회사나 공공기관은 대중이 다른 사람의 의견에 관심을 기울인다는 점 때문에 대중의 의견을 수집하고 분석할 필요성에 직면하였다. 그러나 온라인상에 댓글이 너무 많고, 중복적이면서 짧은 경향이 있다. 이러한 환경 속에서 텍스트 문서의 감성을 인식하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 텍스트로부터 작성자의 의견이나 주관적인 생각을 추출할 수 있게 영어에서는 단어에 속성이 주어진 GI와 LKB가 있으나 한글은 아직 속성이 주어진 사전이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 한글 품사 중 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)에 속성을 주었다. 그리고 학습 군을 만들어서 감성 단어의 패턴을 구성하고, 문장에서 단어 사이의 공기관계를 구성하여 학습 시켰다. 이 학습을 바탕으로, SO-PMI을 이용하여 문서를 긍정과 부정 2가지 극성을 분류하고, 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)를 각각 조합하여 최상의 조건을 구하였다. 마지막으로 사용자 인터페이스를 통해 새로운 감성 표현, 구성형식, 단어 연관성을 반자동적으로 삽입하고 교정할 수 있는 시스템을 설계하였다.
하위범주화는 보어의 어휘 개념이 명시된 술어와 보어간 의존 관계를 정의하는 언어 정보로서 구문 및 의미 분석 등에 폭넓게 활용될 수 있는 기반 언어 자원이라는 데에 그 중요성이 있다. 본 논문에서는 표층문에서 통상 격표지로 표현되는 구문적 의존 관계뿐만 아니라, 보어가 갖는 의미역 정보가 부착되어 있으며 시소러스 개념 분류 체계와 연동 가능한 한국어 술어의 하위범주화 사전의 구축에 대해 설명하고 있다. 본 논문에서는 하위범주화 사전의 의미역 표현을 위해 총 25개의 의미역을 설정하고 있다. 이 의미역은 표층 격표지와 직접 연관되어 있기 때문에 통사적인 분석으로부터 직접 의미역 정보를 추출해서 의미 구조의 해석에 이용하는 것이 가능하다. 또한 명사 보어가 갖는 개념의 표현을 위해 상ㆍ하위어 관계를 갖는 12만 어휘 규모의 시소러스를 이용하고 있으며, 술어의 의존 관계 표현을 위해 동사, 형용사에 대해 각각 47, 17 개의 하위범주화 패턴을 이용하고 있다. 실용적 규모의 시소러스를 이용함으로써 문장에 나타난 명사의 시소러스 개념을 그대로 하위범주화 사전에 적용시켜 의미 정합 여부를 판단할 수 있는 실질적인 선택제약 체계를 구성할 수 있었고, 표층 격표지에 기초한 표준화된 술어 패턴을 이용함으로써 의미역의 결정 등에서 야기될 수 있는 비일관성을 방지하고 구축에 드는 비용을 절감할 수 있었다. 이상과 같은 방법으로 말뭉치에서 추출한 고빈도 술어 13,000 여개에 대해 하위범주화 사전을 구축하였으며, 적용 범위 평가 실험에 의하면 이 하위범주화 사전은 말뭉치에서 발견된 술어의 72.7%에 대해 하위범주화 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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