• Title/Summary/Keyword: 문장구조 분석

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Syntactic Analysis and Keyword Expansion for Performance Enhancement of Information Retrieval System (정보 검색 시스템의 성능 향상을 위한 구문 분석과 검색어 확장)

  • Yoon Sung-Hee
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2004.06a
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    • pp.139-142
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    • 2004
  • 자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 아주 이상적인 인터페이스이다. 검색을 위해 색인어를 입력하거나 불리언 질의식을 사용하는 것에 비해 훨씬 친밀하지만, 동일한 의도의 검색 요구에 대해서도 개인의 성향에 따라서 다양한 형태나 구조의 자연어 질의문장으로 입력될 수 있는 본질적인 특성이 있다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력으로 하는 검색 시스템을 위해 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 질의 문장에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고 이형 표기 용어와 축약 표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 높일 수 있다.

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Syntactic Analysis of Korean Sentence for Machine Translation (한국어의 Machine translation을 위한 구문 구조 분석)

  • Lee, Ju-Geun;Han, Seong-Guk;Jeon, Byeong-Dae
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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    • v.18 no.5
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    • pp.15-21
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    • 1981
  • This paper deals with the syntactic analysis algorithms of Korean sentence and system for machine translation. The parts of speech and constituients are syntactically analized at unified view-points and then an effective classification algorithm is proposed. The constituients which are applied an inverse movement transformation algorithm are processed with the concept of attribute. Syntactic analysis system is constructed to generate parsing table including the deep structure of sentence by lexicon proper to the combinational property of Korean and breadth-first searching method. The results obtained from the system program are shown as the parsing table of source sentences.

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Comma Usage Classification for Improving Parsing Accuracy of Long Sentences in English-Korean Machine Translation (영한 기계번역에서 긴 문장의 구문 분석 정확성 향상을 위한 쉼표의 용도 분류)

  • Kim, Sung-Dong;Park, Sung-Hoon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.1-6
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    • 2006
  • 영한 기계번역에서 긴 문장은 분석 복잡도가 높아서 정확하게 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 영어 구문 분석의 정확성을 향상시키기 위해서 긴 문장을 구성하는 쉼표의 역할을 자동적으로 판단하는 방법을 연구하였다. 쉼표는 긴 문장을 구성할 때 많이 사용되며 하나의 긴 문장을 만들 때 다양한 역할을 한다. 긴 문장을 분석할 때 쉼표에 의해 분할되는 부분을 독립적으로 분할하고 쉼표의 역할에 따라 분석된 결과를 적절하게 결합한다면 보다 빠르고 정확하게 주어진 문장 구조를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 쉼표의 용도가 표시된 말뭉치로부터 분포 차이를 이용하여 쉼표 분류 규칙을 생성한다. 실험을 통해 논문에서 제시한 방법과 다른 학습방법에 의한 쉼표 분류의 정확도를 비교하여 본 논문에서 제시한 방법이 실용적 가치가 있음을 보인다.

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Restoring a Predicative Noun to Verb for Parsing (문장구조분석을 위한 서술성 명사 복원)

  • Lim Soojong;Lee Changi;Jang Myun-Gil
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.475-477
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    • 2005
  • 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.

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Korean Dependency Guidelines for Dependency Parsing and Exo-Brain Language Analysis Corpus (의존 구문분석을 위한 한국어 의존관계 가이드라인 및 엑소브레인 언어분석 말뭉치)

  • Lim, Joon-Ho;Bae, Yongjin;Kim, Hyunki;Kim, Yunjeong;Lee, Kyu-Chul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2015.10a
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    • pp.234-239
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    • 2015
  • 2000년대 중반 세종 구구조 구문분석 말뭉치가 배포된 이후 의존 구문분석이 구문분석 연구의 주요 흐름으로 자리 잡으면서 많은 연구자들이 구구조 구문분석 말뭉치를 개별적으로 의존구조로 변환하여 구문분석 연구를 수행하였다. 하지만 한국어 문장의 의존구조 표현에 대한 논의가 부족하여 서로 다른 의존구조로 변환 후 구문분석을 연구함으로써 연구 효율성이 저하되는 문제가 발생하였다 본 연구에서는 이와 같은 문제에 접근하기 위하여 한국어 문장에 대한 의존관계 가이드라인을 제안한다. 그리고 제안하는 가이드라인을 기반으로 구축한 엑소브레인 언어분석 말뭉치(725 문장)에 대해 소개한다.

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Some Application Principles of Categorial Grammars for Korean Syntactic Analysis and Sentence Generation (한국어 구문 분석과 문장 생성을 위한 범주 문법 적용의 몇 가지 원칙)

  • Song, Do-Gyu;Cha, Keon-Hoe;Park, Jay-Duke
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1997.10a
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    • pp.353-359
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    • 1997
  • 주로 영어, 불어 등의 형상적 언어(configurational languages)의 구문 분석을 위해 개발된 범주 문법은 문장 구성 성분의 문장 내의 위치가 대체적으로 고정적이며 통사 기능이 그 위치로서 할당 되는 형상적 언어의 통사적인 특성에 따라 방향성의 개념을 도입하였다. 그러나 이 방향성 개념은 문장 구성 성분의 문장 내의 위치가 비교적 자유로운 한국어 등의 비형상적 언어(non-configurational languages)에 그대로 적용하기에는 많은 무리가 따른다. 심지어 형상적 언어에 적용하는 경우에도 도치나 외치된 문장 또 격리된 구조(unbounded dependency constructions)가 있는 문장들도 적절히 분석해 내지 못한다. 이런 이유로 본고에서는 범주 문법에 도입되어 있는 방향성을 재고하고 아울러 한국어 구문 분석과 문장 생성을 위한 범주 문법 적용상의 다섯 원칙을 제안한다.

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Predicting Contextually Appropriate Intonation from Utterances in Korean with Combinatory Categorial Grammar (결합범주문법을 이용한 한국어 문장의 자연스러운 억양 생성에 대한 연구)

  • 이화진;박종철
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2000.06a
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    • pp.68-75
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    • 2000
  • 상대방에게 의사를 전달할 때 보다 정확하게 자신의 의도를 표현하려면 대화의 흐름에 맞는 적절한 억양을 주어 발화해야 한다. 본 논문에서는 결함범주문법을 이용하여 문장을 분석하고 문장 내 정보와 문장 간 정보 즉, 문맥에 따라 강세(pitch accent), 휴지(pause), 강조 등의 억양정보를 어떻게 나타내야 하는지를 분석하여 문장의 정보구조에 추가하는 방법을 제시한다.

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Analysis of Intention in Spoken Dialogue based on Classifying Sentence Patterns (문형구조의 분류에 따른 대화음성의 의도분석에 관한 연구)

  • Choi, Hwan-Jin;Song, Chang-Hwan;Oh, Yung-Hwan
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.15 no.1
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    • pp.61-70
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    • 1996
  • According to topics or speaker's intentions in a dialogue, utterance spoken by speaker has a different sentence structure of word combinations. Based on these facts, we have proposed the statistical approach. IDT(intention decision table), which is modeling the correlations between sentence patterns and the intention. In a IDT, the sentence is splitted into 5 different factors, and the intention of a sentence is determined by the similarity between and intention and 5 factors that have represent a sentence. From the experimental results, the IDT has indicated that the prediction rate of an intention is improved 10~18% over the word-intention correlations and is enhanced 3~12% compared with the MIG(Markov intention graph) that models the intention with a transition graph for word categories in a sentence. Based on these facts, we have found that the IDT is effective method for the prediction of an intention.

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Text Undestanding System for Summarization (텍스트 이해 모델에 기반한 정보 검색 시스템)

  • Song, In-Seok;Park, Hyuk-Ro
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1997.10a
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    • pp.1-6
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    • 1997
  • 본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.

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A Method for Extracting Dependency Relations Using Chunking and Segmentation (구묶음과 구간분할을 이용한 의존 관계 추출 기법)

  • Park, Eui-Kyu;Cho, Min-Hee;Kim, Seong-Won;Ra, Dong-Yul
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2004.10d
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    • pp.131-137
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    • 2004
  • 본 논문에서는 구묶음과 구간분할에 기반하여 한국어 문장에서 명백한 의존관계를 파악 추출하는 기법에 대해 다룬다. 구묶음 기법은 문장에 나타나는 복합 명사, 본용언/보조용언. 의존명사 등을 묶어서 문장의 구조를 단순하게 만든다. 특히 문장에 다양한 형태로 나타나는 의존명사의 처리를 강화하여 구묶음을 효과적으로 할 수 있도록 하였다. 구간분할 기법은 긴 문장을 여러 개의 구간으로 나누어 각 구간을 구문분석 한다. 각 구간은 분할 이전보다는 단순화된 형태이기 때문에 긴 문장보다는 중의성이 줄어들어 견고한 구문분석을 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 한국어 구문분석 시스템 개발의 1 단계 과정으로써 일단 중의성이 있는 상황이 아닌 명백한 의존관계를 수집하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 구묶음과 구간분할 기법이 문장의 구조 중의성을 줄여 줌으로써 보다 많은 명백한 의존관계를 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.

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