Annual Conference on Human and Language Technology
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1990.11a
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pp.149-155
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1990
MS-DOS 명령을 대신하는 자연어 인터페이스를 연구하였다. 자연어로 입력되는 한국어 문장을 형태소분석, 구문분석, 의미분석, 개념분석을 통해 대응되는 일련의 MS-DOS 명령을 생성한다. 형태소 분석에서는 Tabular Parsing법을 사용하였고, 구문분석에서는 문법적인 수식-피수식 관계를 확대하여 의미상의 수식-피수식 관계를 설정하고 이에 따라 문장을 몇개의 단위로 나눈다. 의미분석에서는 동사와 이들 단위들간의 관계와 단위를 구성하는 어절들간의 관계를 격관계로 설정하여, 개념망(semantic network)으로 문장의 의미를 표현한다. 이 개념망으로부터 MS-DOS 명령을 생성한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1994.11a
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pp.119-127
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1994
복합동사의 처리는 기계변역이나 자연어 이해 시스템의 질에 상당한 영향을 주기 때문에 복합동사의 정확한 분석과 처리는 중요하다. 기종의 형태소 분석에서는 복합동사에 대한 처리를 복합 동사를 구성하는 각 용언들에 대한 분석결과를 생성하여 주고 구문분석단계에서 문법규칙을 이용하여 처리함으로써 문법이 커지고 파싱테이블과 심볼테이블이 커져 메모리 효율이 저하되고 형태소 분석에서의 품사 모호성이 구문분석단계에 영향을 주어 구문구조 모호성을 야기하며 복합동사의 정확한 의미를 나타내기 어려운 문제를 가진다. 본 논문은 한국어의 복합동사를 형태소 분석단계에서 처리해 주고 여기에서 처리하기 힘든 복합동사는 사전과 구문분석단계 등의 모듈에서 처리하는 총괄적인 복합동사 처리방법을 제안한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1998.10c
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pp.316-320
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1998
한국어나 일본어처럼 문법형태소의 기능에 의해 단어의 통사적, 의미적 역할이 결정되는 교착어에서는 형태소 분석이 통사 분석과 의미 분석에 미치는 영향이 크기 때문에 한국어의 분석에 있어서 형태소 분석은 아주 중요하다. 관형적 표현이 많은 한글은 문법 규칙만으론 분석하기가 쉽지 않고, 분기가 많이 생성되므로 오류가 발생할 확률도 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에선 사전을 중심으로 해결하고자 한다. 그러기 위해선 방대한 용량의 사전이 필요로 하게 되고 이를 구축하기 위한 시간과 노력이 요구되므로 이미 구성된 코퍼스를 이용해 사전을 구성하여 많은 시간과 노력을 줄일 수 있도록 한다. 그리고 생성되는 많은 분기 가운데 올바른 경로를 찾아 가기 위해 코퍼스내의 각 태그 결합정보를 추출하고 추출한 결합정보의 통계정보-코퍼스내에서 사용된 빈도수-포함하여 우선순위를 정하도록 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1992.10a
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pp.73-81
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1992
한 언어에 대한 포괄적인 언어정보 데이타베이스의 구축에 있어서는 수집된 텍스트에 대한 상세한 문법정보의 주석이 일차적 작업 대상이 된다. 이는 통사적 정보가 단순히 구문 분석상의 문제들을 해결하기 위한 정보를 제공해주는 것일 뿐 아니라 형태소 해석 및 문장 의미의 파악등 자연언어 이해시스템 전반의 성능을 향상시키는 데에 중요한 물을 차지하기 때문이다. 각개 단어의 문법적 기능에 대한 주석은 사전적 정의에 따른다면 "품사"로 표현할 수 있을 것이다. 그런데 품사는 각개 단어가 지니는 고유한 어휘의미적 정보이기보다는 구문구조에 의존적인 양상을 보인다. 이는 사전에 따라서 각개 단어에 대한 품사 정보가 달리 나타나는 점에서도 간취할 수 있는데, 한편으로 한국어 언어정보 데이타베이스 구축을 위한 문법적 주석에 있어서는 기존 사전의 품사정보에만 의존할 수는 없다는 문제점이 제기된다. 따라서 각 어휘들의 구문정보(흑은 품사정보)를 어떻게 기술할 것인가가 해결되어야 하는 것이다. 본 연구에서는 일차적으로 각 어휘들의 문장 안에서의 기능을 바탕으로 한 주석체계를 설정하고 그에 따라서 약 12만개의 문장에 대한 일차적 형식화를 수작업으로 처리하였다. 이는 향후 자동적으로 문법적 주석이 가능하도록 해주는 시스템의 개발을 지원하기 위한 언어정보의 수집에 목적을 둔 것인데, 이를 통해서 기존 국어사전에서의 언어정보상의 미비점을 수정 보완할 몇 가지 근거를 마련할 수 있었다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.1
no.1
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pp.129-139
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1994
This paper presents a morphological analysis method for the Korean language. The characteristics and adjacency information of the words can be obtained from sentences in a large corpus. Generally a word can be analyzed to a result by applying the adjacency attributes and rules. However, we have to choose one from the several results for the ambiguous words. The collected morpheme's adjacency attributes and relations with neighbor words are recorded in a well designed dictionaries. With this information, abbreviated words as well as ambiguous words can be almost analyzed successfully. Efficiency of morphological analyzer depends on the information in the dictionaries. A morpheme dictionary and a phrase dictionary have been designed with lexical database, and necessary information extracted from the corpus is stored in the dictionaries.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.353-355
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2013
한국어는 어근의 형태가 변하는 굴절어인 영어와 달리, 한 어절이 어근과 접사가 결합하여 각자 고유한 의미를 지닌다. 이 때문에 하나의 어절에 대한 형태소 분석 후보가 여러 개가 나올 수 있어 구문 분석을 더욱 어렵게 만든다. 본 논문에서는 한국어의 통사적 특성에 적합한 의존문법을 이용하여 구분 분석을 수행한다. 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하고 통사적 제약규칙을 통해 의존관계를 줄여나간다. 특히, 기존의 통사적 제약규칙에 형용사의 결합정보와 논항정보를 이용한 통사적 제약규칙을 추가하여 생성 가능한 의존관계의 수를 줄인다.
In machine translation the goal of natural language generation is to produce an target sentence transmitting the meaning of source sentence by using an parsing tree of source sentence and target expressions. It provides generator with linguistic structures, word mapping, part-of-speech, lexical information. The purpose of this study is to research the Korean Characteristics which could be used for the establishment of an algorism in speech recognition and composite sound. This is a part of realization for the plan of automatic machine translation. The stage of MT is divided into the level of morphemic, semantic analysis and syntactic construction.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2012.10a
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pp.195-200
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2012
한국어 조사는 다른 외국어에는 대응하는 어휘가 없는 경우가 대부분이기 때문에 외국인이 한국어를 배울때 조사를 가장 어려워한다. 특히, 한국어에서 조사는 문법적 특징을 결정하는 매우 중요한 형태소이며 문장의 뜻을 매우 다르게 바꿀 수 있으므로 올바른 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 외국민이 입력한 불완전한 한국어 문장에서 조사를 올바르게 교정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주어진 문장에 대해 한국어 형태소 분석기와 품사 태거를 이용하여 체언과 용언을 추출하고 이를 세종 용언 사전과 체언 사전의 문형 정보를 이용하여 올바른 조사를 부착하고 교정해 준다.
Kim, JinTae;Kim, Sihyung;Kim, HarkSoo;Lee, Yeonsoo;Choi, Maengsic
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.125-129
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2017
채팅 시스템은 사람이 사용하는 자연어를 이용해 컴퓨터와 대화를 하는 시스템이다. 한국어 특성상 대화체에서 동일한 의미를 가졌지만 다른 형태를 가진 경우가 많다. 본 논문에서는 Attention mechanism Encoder-Decoder Model을 사용해 한국어 특성에 맞는 효과적인 생성 모델을 만들 수 있는 입력, 출력 단위를 제안한다. 실험에서 정성 평가와 ROUSE, BLEU 평가를 진행한 결과 형태소 단위의 입력 보다 본 논문에서 제안한 색인어 입력 단위의 성능이 높고, 의사 형태소 단위 출력 보다 음절 단위 출력을 사용한 시스템이 더 문법적 오류가 적고 적합한 응답을 생성하는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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