한국어로부터 자연스러운 영어 역어문장을 생성하기 위한 정보를 사전에 일관성있게 수록하는 방법을 제시하였다. 기계번역의 각 과정에서 필요한 정보는 가장 적당한 형태로 사전으로부터 제공되어야 하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 한국어는 어순의 부분적 자유성, 어미의 복잡한 활용규칙, 조사의 다양한 쓰임새로 인해 이러한 규칙들의 정보를 일관되게 사전에 수록하기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 한국어 문장과 역어 문장을 단어나 구 혹은 절등의 구성요소들의 다대다 매핑규칙을 찾고 이들 규칙을 적당한 형태로 사전에 수록하여야하는 어려움에서 벗어나 문장대 문장구조를 직접대응시켜 구구조단위로 분석된 형태의 부분 파서트리 형태의 트리구조를 역어와 함께 사전에 수록하므로써 사전정보를 손쉽게 구축, 유지하고자 하였다. 또 이들 정보를 추출해내는 알고리즘을 사용함으로써 주어진 한국어 문장에 대해 사전에 수록된 가장 자연스러운 형태의 역어문장을 생성할 수 있도록 하였다.
문장의 의미를 잘 임베딩하는 문장 인코더를 만들기 위해 비지도 학습과 지도 학습 기반의 여러 방법이 연구되고 있다. 지도 학습 방식은 충분한 양의 정답을 구축하는데 어려움이 있다는 한계가 있다. 반면 지금까지의 비지도 학습은 단일 형식의 말뭉치에 한정해서 입력된 현재 문장의 다음 문장을 생성 또는 예측하는 형식으로 문제를 정의하였다. 본 논문에서는 위키피디아, 뉴스, 지식 백과 등 문서 형태의 말뭉치에 더해 지식인이나 검색 클릭 로그와 같은 구성이 다양한 이종의 대량 말뭉치를 활용하는 자기 지도 학습 방법을 제안한다. 각 형태의 말뭉치에 적합한 자기 지도 학습 문제를 설계하고 학습한 경우 KorSTS 데이셋의 비지도 모델 성능 평가에서 기준 모델 대비 7점 가량의 성능 향상이 있었다.
CEFR(Common European Framework of Reference for Language)는 유럽 전역의 교육기관에서 언어구사 능력을 평가하는 평가 기준이다. 본 논문은 학습자가 문장 작문한 것을 CEFR 에 기반하여 평가하는 모델을 기술하는 것을 목표로 한다. CEFR 기반 문장 작문 평가는 크게 전처리 단계, 작문 단계, 평가 단계로 구성된다. CEFR 기반 문장 작문 평가 모델의 평가는 CEFR 수준별로 분류한 문장들이 전문가의 수동 분류와 일치하는 지의 정확도와 학습자가 작문한 결과의 자동 평가로 측정되었다. 실험은 독일어를 대상으로 하였으며 독일어 전공 41 명의 대학생에게 CEFR 6 등급별로 5 문장씩 총 30 문장의 2 세트를 만들어 실험을 실시하였다. 그 결과 CEFR 등급별 자동 분류는 전문가의 수동 분류와 61.67%로 일치하는 정확도를 보였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.309-314
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1998
언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력?으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.
XML을 대상으로 하는 연구가 최근 5~6년 사이에 꾸준한 증가를 보이며 이루어지고 있지만 대다수의 연구들은 XML을 구성하고 있는 엘리먼트 자체에 대한 통계적인 모델을 기반으로 이루어졌다. 이는 XML의 고유 속성인 트리 구조에서의 텍스트, 문장, 문장 구성 성분이 가지고 있는 의미(semantics)가 명시적으로 분석, 표현되어 사용되기 보다는 통계적인 방법으로만 데이터의 발생을 계산하여 사용자가 요구한 질의에 대한 결과, 즉 해당하는 정보 및 지식을 제공하는 형식이다. 지능형 지식서비스 제공을 위한 환경에 부합하기 위한 정보 추출은, 텍스트 및 문장의 구성 요소를 분석하여 문서의 내용을 단순한 단어 집합보다는 풍부한 의미를 내포하는 형식으로 표현함으로써 보다 정교한 지식과 정보의 추출이 수행될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구는 범람하는 XML 데이터로부터 사용자 요구의 의미까지 파악하여 정확하고 다양한 지식을 추출할 수 있는 방법을 연구하고자 한다. 레코드 구조가 아닌 트리 구조 데이터로부터 의미 추출이 가능한 효율적인 마이닝 기법을 진일보시킴으로써 다양한 사용자 중심의 서비스 제공을 최종 목적으로 한다.
본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 특히 의존 문법 생성을 위해 확률 재추정 알고리즘을 의존문법생성에 맞도록 변형하여 학습하였으며 정확한 문법 생성 및 회귀데이터(Data Sparseness)문제 해결을 위해서 구성요소의 대표 지배소들 간의 의존관계 만을 학습했던 기존 연구와는 달리 구성요소 내부의 의존관계까지 학습하는 방법을 제안한다. KAIST 의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 25,000 문장의 Tagged Corpus 을 가지고 한국어 확률 의존 문법 학습을 시도 하였다. 그 결과 초기문법을 10.97% 에서 23.73% 까지 줄인 2,349 개의 정확한 문법을 얻을 수 있었다. 문법의 정확성을 실험 하기 위해 350 개의 실험문장을 Parsing 한 결과 69.61%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 구성요소 내부의 의존관계 학습으로 얻어진 의존문법이 더 정확했으며, 회귀데이터 문제 또한 극복할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 초등학교 2학년 수학 교과서에 제시된 문장제의 문장 구조와 해석상의 오류를 분석하고, 문장 구조가 해석상의 오류에 어떻게 관여하는지를 알아보았다. 이를 위해 초등학교 2학년 수학 교과서에 제시된 문장제 168문항의 문장 구조와 초등학교 2학년 160명의 학생을 대상으로 수학 문장제 해결과정에서의 오류경향을 분석한 결과, 문장제의 문장 구조는 쉽고 단순한 낱말이나 어휘를 반복적으로 사용하고 있으며, 과일이나 책, 사람 수 등의 특정한 실생활 소재를 반복적으로 많이 사용되고 있었다. 문장제의 오류 경향은 문장 해석상의 오류가 전체 오류의 51.56%로 계산상의 오류 39.20%보다 높았다. 이는 역연산(逆演算) 유형, 문장의 길이, 문제에 사용된 숫자의 개수 등이 해석상의 오류에 관여하는 것으로 분석되었다. 따라서 문장제의 문장을 구성할 때 교사의 관점에서 벗어나 학생들의 입장을 고려하는 것이 매우 중요하며, 학생들에게 기초적인 문장 해석 지도가 필요하다는 것을 알 수 있었다.
실용적인 기계번역 시스템을 위한 구문 분석은 긴 문장의 분석을 허용하여야 하는데 긴 문장의 분석은 높은 분석의 복잡도 때문에 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 긴 문장의 효율적인 분석을 위해 문장을 분할하는 방법을 제안하며 통계 정보와 유전자 학습에 의한 최적의 문장 분할 위치 결정 방법을 소개한다. 문장 분할 위치의 결정은 분할 위치가 태그된 훈련 데이타에서 얻어진 어휘 문맥 제한 조건을 이용하여 입력문장의 분할 가능 위치를 결정하는 부분과 여러 개의 분할 가능 위치 중에서 안전한 분할을 보장하고 보다 많은 분석의 효율 향상을 얻을 수 있는 최적의 분할 위치를 학습을 통해 선택하는 부분으로 구성된다. 실험을 통해 제안된 문장 분할 위치 결정 방법이 안전한 분할을 수행하며 문장 분석의 효율을 향상시킴을 보인다.
본 논문에서는 형태소 단위의 입력요소에 대해 의존규칙을 적용하여 가능한 모든 구분분석 구조를 생성할 수 있는 알고리즘을 적용한 구문분석기를 구현하였다. 따라서 형태소의 수가 증가함에 따라 생성되는 구문분석 트리의 개수가 기하급수적으로 증가할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 주어진 문장에 대해 문장의 기본 구성요소들에 대하여 구간을 나누고, 나누어진 구간에서 최대연결단위를 구성하였다. 최대연결단위는 한 구간에 존재하는 모든 형태소가 결합된 것을 의미한다. 입력되는 문장에 따라서 한 구간에 하나 이상의 최대연결단위가 구성될 수 있다. 중학교 교과서에서 임의로 추출한 10어절 이내의 516문장에 대하여 실험한 결과 제안한 방법을 사용하지 않은 방법에 비해 약 28%의 개선효과가 있었다.
본 연구에서는 인쇄 매체와 디지털 매체 간 읽기 수행에 차이가 있는지 살펴보기 위해 인쇄물과 태블릿 PC에서 문단의 읽기 속도를 측정하였다. 매체의 물리적 특성이 읽기 수행에 영향을 미치는지 살펴보기 위해 인쇄 매체와 디지털 매체 간 글의 포맷을 최대한 동일하게 하였다. 또한 문단을 구성하고 있는 문장 길이에 따라 매체 간 읽기 수행 차이가 다르게 나타나는지 살펴보기 위해 동일한 내용을 긴 문장으로 구성한 조건과 짧은 문장으로 구성한 조건을 비교하였다. 추가적으로 참가자의 작업기억 용량에 따라 읽기 수행에서 차이가 있는지 살펴보기 위해 읽기폭 수준에 따른 읽기 속도를 분석하였다. 연구 결과, 디지털 매체로 읽을 때보다 인쇄 매체로 읽을 때 읽기 속도는 더 빠른 것으로 나타났으나, 문단을 구성하고 있는 문장의 길이에 따라서는 읽기 속도에 차이가 없었다. 읽기폭이 큰 참가자가 읽기폭이 작은 참가자에 비해 읽기 속도가 빠른 것으로 나타났으며, 읽기폭이 큰 참가자는 긴 문장으로 된 문단을 디지털 매체보다 인쇄 매체로 더 빠르게 읽는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 태블릿 PC가 유발하는 시각 피로도와 참가자의 작업기억 용량이 읽기 속도에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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