Annual Conference on Human and Language Technology
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2000.10d
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pp.103-109
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2000
본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.
The purpose of a grammar checker is to find a grammatical erroneous expression in a sentence, and to provide appropriate suggestions for them. To find those errors, grammar checker should parse the whole input sentence, which is a highly time-consuming job. B7or this reason, most Korean grammar checkers adopt a partial parser that can analyze a fragment of a sentence without an ambiguity. This paper presents a Korean grammar checker using a full parser in order to find grammatical errors. This approach allows the grammar checker to critique the errors between the two words in a long distance relationship within a sentence. As a result, this approach improves the accuracy in correcting errors, but it nay come at the expense of decrease in its performance. The Korean grammar checker described in this paper is implemented with 65 rules for checking and correcting the grammatical errors. The grammar checker shows 96.49% in checking accuracy against the test corpus including 7 million words.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.403-408
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1997
언어의 내적 특성을 반영하는 의미 문체의 검사 및 교정은 언어의 형태적인 면과 관련있는 단순한 철자 검사 및 교정에 비해 더 난해하고 복잡한 양상을 띤다. 본 논문이 제안하는 의미 정보를 이용한 명사 분류 방법은 의미와 문체 오류의 포착과 수정 기능을 향상시키기 위한 방법의 하나이다. 이 논문은 문맥상 용법이 어긋나는 서술어를 교정하기 위해 명사 의미 분류방법을 서술어/논항의 통사 의미적 관계 분석에 이용하여 의미 규칙을 세우는 과정을 서술한다. 여기서 논항인 명사의 의미 정보를 체계적으로 분류하기 위해 시소러스 기법과 의미망을 응용한다. 서술어와 논항 사이의 통사 의미적 관계에 따라 의미 문체 오류를 검사하고 교정함으로써 규칙들을 일반화하여 구축하게 하고 이미 존재하고 있는 규칙을 단순화함으로써 한국어 문법 검사기의 기능을 보완한다.
본 논문은 음성만을 이용하여 계산할 수 있도록 하는 dam성 계산기 구현을 위한 기술에 관한 연구이다. 일정한 형식을 갖는 언어에 의하여 발생할 수 있는 다양한 형태의 구문을 언어 문법적 규칙을 기초로 해석하는 기능은 단독어 인식에서 문장인식으로 넘어가는 과정에서 필수적인 요소이다. 음성 계산기에 HMM과 LR 구문분석 기법을 적용하여 입력된 문장을 분석하고 잘못 인식된 단어를 문장에 맞도록 하였다. 구문분석하는 중에 수식의 의미도 해석하여 계산 결과를 출력해 내도록 하였다. 구문 분석을 사용하지 않은 방법에 비해서 잘못 인식할 가능성을 크게 줄였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06a
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pp.107-110
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1998
연속음 인식에서 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준에 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
연속음 인식에서의 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준의 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.181-184
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2001
문법적으로 정확한 한국어 음성을 합성하려면 표준어 규정의 '표준 발음법'을 준용해야 한다. 따라서 한국어 음가 합성 시스템에 사용되는 한글을 음성으로 변환하여 주는 규칙은 '표준 발음법'을 완전하게 반영하며 또한 무결해야 한다. 기존의 연구에서는 표준 발음법을 검증없이 적용하여 왔고, 표준 발음법자체에 모순이 있는가의 여부에 대해서도 체계적인 분석을 위한 시도가 전무하였다. 본 논문에서는 한국어 음가 생성의 기본 규칙으로 준용할 표준 발음법을 페트리넷으로 모델링하여 표준 발음법의 일관성을 검증하였다. 그리고, 음운 변동 현상을 설러 단계로 나누어 차례로 적용한다든지, 변동된 단어에 대하여 처음부터 다시 변환 작업을 재수행하는 기존의 음가 생성 방법의 문제점을 해결하기 위하여 한번의 테이블 탐색으로 모든 음운 변동이 완료되는 한국어 음성 합성을 위한 음가 변란 테이블을 구현하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.589.2-861
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2004
XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서를 다른 XML 어플리케이션에서 재 사용하여 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다 XML 문서는 어플리케이션 특성에 따라 한 문서에서 전달할 수 있는 정보의 량이 다르다. 따라서 문서를 변환하기 전에 어플리케이션의 특성에 따라 문서를 분할하거나 병합하여야 한다[1]. 또한, XML 문서의 정보는 속성에 따라 문법적인 특성을 가진다. 본 논문은 문벌적인 특성을 의미 속성이라 하고 의미 속성을 파악하기 위해 XML 문서의 의미 구조와 의미 구조 관계를 정의한다. 그리고 정의된 의미 구조와 의에 구조 관계를 이용하여 문서 정보의 속성을 분류하는 방법을 제안한다. 변환 규칙은 의ロP 구조 관계가 유사한 엘리먼트간의 대응으로 정의하고, 변환 규칙을 이용하여 문서 변환을 실행하여 변환 XML과 의미 관계 구조가 유사한 피 변환 XML 문서를 생성한다. 의미구조 분석을 이용한 변환은 기존의 사용 패턴을 분석한 변환에서 벗어나 DTD의 분석을 통한 자동화된 문서 변환 방법을 제공한다.
This paper presents an automated English scoring system designed to help non-native speakers of English, Korean-speaking learners in particular. The system is developed to help the 3rd grade students in junior high school improve their English grammar skills. Without human's efforts, the system identifies grammar errors in English sentences, provides feedback on the detected errors, and scores the sentences. Detecting grammar errors in the system requires implementing a special type of rules in addition to the rules to parse grammatical sentences. Error production rules are implemented to analyze ungrammatical sentences and recognize syntactic errors. The rules are collected from the junior high school textbooks and real student test data. By firing those rules, the errors are detected followed by setting corresponding error flags, and the system continues the parsing process without a failure. As the final step of the process, the system scores the student sentences based on the errors detected. The system is evaluated with real English test data produced by the students and the answers provided by human teachers.
In this study, elementary students' science communication competence was investigated based on the grammatical features expressed in their language-use in classroom discourse and science writings. The classes were designed to integrate the evidence-based reasoning framework and traditional learning cycle and were conducted on fifth graders in an elementary school. Eight elementary students' discourse data and writings were analyzed using lexico-grammatical resource analysis, which examined the discourse text's content and logical relations. The results revealed that the student language used in analyzing data, interpreting evidence, or constructing explanations did not precisely conform to the grammatical features in science language use. However, they provided examples of grammatical metaphors by nominalizing observed events in the classroom discourses and those of causal relations in their writings. Thus, elementary students can use science language grammatically from science language-use experiences through listening to a teacher's instructional discourses or recognizing the grammatical structures of science texts in workbooks. The opportunities in which elementary students experience the language-use model in science learning need to be offered to understand the appropriate language use in the epistemic context of evidence-based reasoning and learn literacy skills in science.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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