• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.271-276
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• 1997

대화체는 문어체와는 달리 화자와 청자 사이의 질의/응답으로 이루어진 형태의 문장들을 가지며, 생략과 대용어가 빈번히 발생하는 특징을 갖는다. 이러한 대화 형태에서 어떠한 한 문장에는 화자가 전달하고자 하는 의도를 포함하고 있다. 이러한 대화체 문장들을 번역하는 것은 단순한 언어적 분석에 의한 번역으로서는 많은 번역상의 오류가 발생하게 된다. 따라서 대화체 문장들의 올바른 번역을 위해서는 대화의 상황을 반영하는 문맥 정보가 부가적으로 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문맥 정보로서 화행을 사용하여 대화체 기계번역을 수행하고자 한다. 화행(Speech Act)이란 화자에 의해 의도되어 발화 속에 포함된 언어적 행위를 나타내며, 이러한 화행을 분석함으로써 화자의 의도를 파악하고 이를 통해 올바른 번역을 수행할 수 있게 된다. 본 기계번역 시스템에 포함된 화행 분석 과정에서는 대화를 화행으로 모델링한 담화 문법과 유사한 형태의 재귀적 대화 전이망(Recursive Dialog Transition Network)을 사용하게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약 영역에서의 기계번역 시스템에 대한 간단한 소개와 화행의 종류 및 분석 방법과 이를 통한 기계번역 방식에 대해 살펴보도록 하겠다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.128-133
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• 2016

문장유사도 분석은 문서 평가 자동화에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 순환신경망을 이용한 인코더-디코더 언어 모델이 기계학습 분야에서 괄목할만한 성과를 거두고 있다. 본 논문에서는 한국어 형태소임베딩 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)기반의 인코더를 제시하고, 이를 이용하여 언어모델을 한국어 위키피디아 말뭉치로부터 학습하고, 한국어 질의응답 시스템에서 질문에 대한 정답을 유추 할 수 있는 증거문장을 찾을 수 있도록 문장유사도를 측정하는 방법을 제시한다. 본 논문에 제시된 형태소임베딩 모델과 GRU 기반의 인코딩 모델을 이용하여 문장유사도 측정에 있어서, 기존 글자임베딩 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 질의응답 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.5
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• pp.325-332
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• 2011

Social Network Services(SNS) such as Twitter, Facebook and Myspace have gained popularity worldwide. Especially, sentiment analysis of SNS users' sentence is very important since it is very useful in the opinion mining. In this paper, we propose a new sentiment classification method of sentences which contains formal and informal vocabulary such as emoticons, and newly coined words. Previous methods used only formal vocabulary to classify sentiments of sentences. However, these methods are not quite effective because internet users use sentences that contain informal vocabulary. In addition, we construct suggest to construct domain sentiment vocabulary because the same word may represent different sentiments in different domains. Feature vectors are extracted from the sentiment vocabulary information and classified by Support Vector Machine(SVM). Our proposed method shows good performance in classification accuracy.

• Language and Information
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• v.4 no.1
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• pp.92-100
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메니카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.159-167
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• 1992

한국어는 그 자체의 특성 때문에 영어와는 또 다른 형태의 구문적인 애매성을 포함하고 있다. 이와 같은 구문의 애매성을 해결하기 위해서는 여러 가지의 정보가 필요할 것이다. 예를 들면, 품사정보의 세분류, 명사들의 의미 속성정보들이 그것이다. 본 논문은 한국어 문장의 구문적인 애매성을 해결하기에 앞서 먼저 한국어 문장에 어떤 형태의 애매성이 포함되어 있는 지를 조사.분석한 것이다. 본 논문에서는 구문적인 애매성을 효율적으로 분석하기 위한 수단으로 구문 그래프를 이용하였다. 한국어 문장에는 다품사에 의한 애매성, 조사구 부착에 관한 애매성, 복합 체언구에 관한 애매성, 부사구 부착에 관한 애매성, 관형어의 수식 범위에 관한 애매성이 있다. 이들 중에서 복합 체언구에 의한 애매성이 가장 많은 애매성을 가지고 있었다. 즉, 실험 대상문장에서 발생가능한 전체의 애매성의 62%가 복합체언구에 관한 것이다. 따라서 한국어에서는 복합체언구에 관한 구문 구조적인 애매성 해소가 가장 우선적으로 해결해야 할 과제이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.6 s.102
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• pp.691-696
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• 2005

In this paper, we present a pilot system that tn compress a Korean sentence automatically using knowledge extracted from news articles and their headlines. A sot of compressed sentences can be presented as an abstraction of a document. As a compressed sentence is of headline-style, it could be easily displayed on small devices, such as mobile phones and other handhold devices. Our compressing system has shown to be promising through a preliminary experiment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.360-362
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2000.06a
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• pp.92-100
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반문법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.1
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• pp.633-640
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• 2021

This study analyzes the effects of text and image presenting methods in video lectures on students' learning flow, learning satisfaction and learning outcomes. The text presenting methods include forming short sentences of 2 or 3 words or using key words, while image presenting methods include images featuring both detailed and related information as well as images containing only related information. 167 first year students from Xingtai University were selected as experimental participants. Groups of participants were randomly assigned to engage in four types of video. The research results are as follows. First, it was found that learning flow, learning satisfaction and learning outcomes of group presented with video forms of short sentences had higher statistical significance compared to the group experiencing the key word method. Second, learning flow, learning satisfaction and learning outcomes of group presented with video forms of only related information had higher statistical significance compared to the group experiencing the presenting method of both detailed and related information. That is, the mean values of dependent variables for groups of short form text and only related information were highest. In contrast, the mean values of dependent variables for groups of key words and both detailed and related information were the lowest.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.694-695
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• 2007

한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.