문장을 이해하기 위해서는 각 단어를 이해한 후에 이 단어들이 문장 내에서 어떠한 기능을 담당하고 있는지 그 구조를 파악해야 한다. 한국어 정보 처리에 있어서 명칭성 실어증 환자는 어떠한 방식으로 이러한 문장 구조를 파악하는지 정상인과의 비교를 통해 그 특성을 살펴보고자 하는 데 본 연구의 목적이 있다. 실험 재료로는 구문 중의성 문장을 사용하였는데, 구문 중의성이란 가령 '정치가'와 같은 어절이 '정치+가(주격조사)'나, '정치+가(접미사)' 모두를 뜻할 수 있음을 말한다. 본 연구에서는 이러한 중의성을 이해하는 과정을 알아보기 위해 중의성 해결 지역에서의 읽기 시간(reading time)을 측정하였으며, 실험 과제는 자기 조절 읽기 과제(self-paced reading task)를 사용하였다. 그 결과 정상인 피험자와 마찬가지로 '정치가'와 같은 중의적 어절이 주어로 쓰였을 때에는 중의적 문장 / 비중의적 문장간의 차이가 없었으나 '명사+접사'로 해석해야 할 경우에는 둘 간의 차이가 크게 나타나 피험자였던 명칭성 실어증 환자의 경우 이러한 중의성을 해결하면서 읽는 데에는 손상이 없는 것으로 보였다. 단 전체적인 문장을 읽는데에는 시간이 오래 걸려 역시 문장을 읽고 이해하는 데에는 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 따라서, 명칭성 실어증 환자는 문장 산출의 어려움이 구문적 정보처리에서의 문제라기보다는 어휘 정보를 적절하게 인출하지 못하기 때문에 나타나는 것으로 추론된다.
수사구조는 텍스트의 각 구성 성분이 맺고 있는 관계를 의미하며, 필자의 의도는 논리적인 구조를 통해서 독자에게 더 잘 전달될 수 있다. 따라서 독자의 인지적 효과를 극대화할 수 있도록 수사구조를 고려하여 단락과 문장 구조를 구성하는 것이 필요하다. 그럼에도 불구하고 지금까지 수사구조에 기초한 한국어 분류체계를 만들거나 주석 코퍼스를 설계하려는 시도가 없었다. 본 연구에서는 기존 수사구조 이론을 기반으로, 한국어 보도문 형식에 적합한 30개 유형의 분류체계를 정제하고 최소 담화 단위별로 태깅한 코퍼스를 구축하였다. 또한 구축한 코퍼스를 토대로 중심문장을 비롯한 문장 구조의 특징과 분포 비율, 신문기사의 장르적 특성 등을 살펴봄으로써 텍스트에서 응집성의 실현 양상과 구문상의 특징을 확인하였다. 본 연구는 한국어 담화 구문에 적합한 수사구조 분류체계를 설계하고 이를 이용한 주석 코퍼스를 최초로 구축하였다는 점에서 의의를 갖는다.
본 논문에서는 실용적인 한국어 가격 문장인식기를 구성하기 위한 유한 상태 망(FSN)의 개선된 문법적인 구조를 제안한다. 기존에 제안된 가격 문장의 문법 제한은 실용적인 한국어 가격 문장의 인식을 위하여 문법 제한과 문법적인 구조를 수정해야 할 필요가 있다. 문법 제한은 실용적 관점에서 한국어 가격 문장의 세 번째와 네 번째 문법 제한을 개선하였다. 본 논문에서는 기존의 문법 제한을 개선하였고, FSN[1]의 문법적인 구조의 단점을 보완하였다. 개선된 문법적 구조의 성능평가를 위하여 FSN0, FSN-1, FSN-2의 세 가지 실험을 하여 평가하였다. 가격 문장의 인식결과, 단어 인식률은 FSN0, FSN1, FSN2의 경우에 각각 81.37%, 83.92%, 85.49%의 성능을 보였다. 또한 문장 인식률은 FSN0, FSN1, FSN2의 경우에 각각 35%, 45%, 52%의 성능을 보였다.
텔레비전 뉴스에서 부제목을 만들거나, 문장을 PDA나 휴대폰과 같은 작은 화면에 출력하고 싶은 경우, 가능한 방법은 두 가지가 있다. 첫번째는 사람에 의해 직접 만드는 방식이다. 두번째는 자동화된 문장 요약 시스템을 사용하는 방법이다. 따라서 문장 요약 알고리즘은 그 중요성이 계속해서 커지고 있다. 본 논문에서는 구문 트리의 서브 트리가 변화할 수 있는 규칙을 제시하는 방법에 (1)공기 정보와 (2) 문법적으로 올바른 구조를 유지하기 위해 핵심적인 부분(주요 문법 구조) 및 같이 요약되어야 할 절을 표시하는 휴리스틱, (3)주어진 문장이 포함된 글의 제목 정보를 추가로 사용하여 문장 요약을 실행하였다. 본 시스템의 결과와 기존의 요약 방식을 비교하는 실험을 분야 전공자들에 의한 주관적 평가로 수행한 결과, 본 시스템의 알고리즘이 기존에 사용되던 구문서브트리 변환 방법보다 중요한 부분 및 문법적으로 올바른 부분을 많이 유지하는 요약임을 확인하였다.
본 연구는 예문을 이용하여 한국어 문장과 가장 유사한 영어 문장을 선택하기 위한 기존 연구보다 예문 지시의 정확도를 향상하고 기존의 문제점이었던 문장성분 선택의 불일치성을 제거하기 위해 한국어 구문 분석 시스템을 추가한 형태를 갖추고 있다. 한국어 구문 분석 시스템을 사용하는 이유는 한문장을 하나의 프레임으로 구조화시킬 때 서술부가 문장의 의미를 나타내는 가장 중요한 역할을 하므로 서술부를 헤더로 선택하고 단순히 조사 정보를 사용하여 각 문장성분을 추출하는 방법의 문제점을 제거하고 서술부 연결 관계를 기초로 프레임의 슬롯을 확보할 수 있기 때문이다. 유사 영문이 필요한 한국어 문장이 입력되면 입력 문장에 대한 형태소 분석과 한국어 구문 분석을 통하여 한국어 문장에서 서술부와 연결되는 주요 성분을 분리하여 프레임 구조를 생성하고 생성된 프레임과 이미 구축된 예문 데이터베이스 사이의 가중치와 유사도를 계산함으로써 한국어 문장과 유사한 영어 문장의 예를 제시하여 영작에 이용할 수 있는 시스템을 구현한다.
단문분할은 한 문장에 용언이 복수개 있을 때 용언을 중심으로 문장을 나누는 방법이다. 기존의 방법은 정형화된 문장의 경우 비교적 효율적인 결과를 얻을 수 있으나, 구문적으로 복잡한 문장인 경우는 한계를 보였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해서 구문 정보만이 아니라, 의미 정보를 활용하여 단문을 분할하는 방법을 제안한다. 정형화된 문장의 경우와 달리 일상적인 문장은 무장 구조의 모호성이나 조사의 생략 등이 빈번하므로 의미 수준에서의 단문분할이 필요하다. 의미 영역에서 단문분할을 하면 기존의 구문 의존적인 방법들에서 발생하는 모호성을 상당수 해소할 수 있게 된다. 논문에서는 먼저 하위범주와 사전과 시소러스의 의미 정보를 이용하여 용언과 보어성분 간의 의존구조를 우선적으로 파악하고, 구문적인 정보와 기타 문법적인 지식을 사용하여 기타 성분을 의존구조에 점진적으로 포함시켜가는 이단계 단문분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 이단계 단문분할 방법의 유용성을 보이기 위해 ETRI-KONAN의 말뭉치 중 25,000문장을 수작업으로 술어와 보어성분 간의 의존구조를 태깅한 후 본 논문에서 제안한 방법과 비교하는 실험을 수행하였으며, 이때 단문분할의 결과는 91.8%의 정확성을 보였다.
최근 운율 구조와 문장구조 및 음운규칙과 관련 된 많은 언어학적 연구가 이루어져, 언어 이해 차원에서 의미 정보, 문장 구조 정보, discourse structure 등을 위한 운율 정보의 유용성이 입증되었으나, 이러한 결과가 최근의 음성인식 시스템에는 거의 적용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 계층적인 방법을 기초로 하여 한국어의 연속음성으로부터 운율구를 검출하는 세그멘테이션법을 제안하였다. 우선, 입력된 음성으로부터 문장단위의 경계를 검출하기 위하여 휴지기를 이용하였으며 에너지, 휴지기의 지속시간 및 피치궤적을 참조하여 강세구의 경계를 검출하였다. 실험음성의 텍스트는 "만물상"이며, 남녀 각 2명의 표준어 화자가 빠른 속도와 보통 속도로 낭독한 음성데이터를 대상으로 비교하였다.
웹 상에서의 자연어 처리 응용에 관한 연구가 활발히 진행되면서, 웹 문서에서 자주 나타나는 특징인 문장 표현에 있어서의 자유로움은 문장 처리의 기술적인 어려움을 가중시킨다. 특히, 문장 내의 부분적인 비정형적 표현이 흔히 나타남으로 인해 구문 분석이 자주 실패하게 되는데, 이에 대한 강건성 확보를 위해서 실패에 대한 복구 작업이 필요하다. 우리는 두 단계 구문 규칙을 사용하여 1 단계에서 정형적 표현의 문장들을 처리하고, 2 단계에서 구문 규칙의 제약을 완화하여 부분적인 비정형적 표현까지도 포용할 수 있도록 한다. 후-실패 완화과정에서 일관성 있게 구문 규칙을 사용함으로써 효율적인 구조적 파스 트리의 구조도 가능하게 하며, 차트의 재사용을 통해 구조적 애매성과 분석 시간의 단축을 가져온다.
본 연구는 신문기사나 백과사전 등의 문서에서 빈번히 발생하는 동사 파생 접미사와 어미가 생략된 형태의 서술성 명사를 동사로 복원하는 방법에 대한 것으로 이러한 복원은 문장구조 분석에 영향을 미친다. 기존 연구는 간단한 규칙만을 사용하지만 규칙을 사용하는 방법은 재현률에서 성능 저하를 보이기 때문에 본 연구에서는 이러한 생략 형태를 구분하여 규칙과 통계 방법을 사용하여 각각 적합한 형태에 적용하였다. 본 연구의 접근 방법은 규칙 기반에 비해 약 $30\%$, 통계 기반에 비해 약 $8\%$의 성능 향상을 보여서 문장 구조 분석에서는 $3.6\%$의 성능 향상을 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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