본 연구에서는 국어의 본용언과 보조용언이 어떠한 방식으로 처리되는지에 대해 알아보는 것이 목적이다. 영어와 달리 국어는 보조용언이 조동사의 역할을 담당하여 화자의 심리적인 상태나 상(想)을 나타내는 기능을 한다. 따라서 같은 어휘가 본용언으로 쓰일 때와 보조용언으로 쓰일 때 그 의미적 차이는 뚜렷하다. 특히 보조용언으로 쓰일 때는 어휘적 의미가 대부분 사라지고 추상적 의미만 남기 때문에 본용언과의 관련성을 따져보는 것도 중요한 연구과제이다. 또한 우리의 심성어휘집(mental lexicon)에서 본용언과 보조용언이 동일한 영역에서 처리되는지도 알아볼 필요가 있다. 만일 동일한 심성어휘집을 사용한다면 보조용언으로 쓰인 환경에서도 본용언의 어휘적 의미가 활성화될 것이다. 이에 대해 본 연구에서는 정상인 피험자와 실어증환자를 대상으로 실험을 하였다. 정상인 피험자를 대상으로는 SOA가 짧은 조건과 긴 조건에서 각각 보조용언을 어떻게 처리하는 지 살펴보았고, 실어증환자를 대상으로는 정상인 피험자와 비교해서 어떤 양상으로 보조용언을 처리하는 지 살펴보았다. 그 결과 정상인 피험자는 SOA가 짧은 조건에서는 본용언과 보조용언을 모두 동일한 방식으로 의미처리하였다. 즉 보조용언의 어휘적 의미가 본용언과 마찬가지로 SOA가 짧을 때는 활성화되었다. 그러나 SOA가 길어지면 보조용언은 문맥 정보로 인해 어휘적 의미가 억제되어 본용언과 다른 의미로 해석된다는 결론을 얻었다. 이런 정상인 피험자와 비교해 보았을 때, 실어증 환자는 두 가지 양상이 나타났다. 명칭성 실어증환자의 경우, 정상인과 비슷한 결과가 나왔으나 보조용언으로 쓰일 때, 본용언보다 어휘적 의미가 다소 불안정하게 활성화됨을 보였다. 그러나 이해성 실어증환자의 경우, 보조용언으로 쓰일 때 어휘적 의미가 전혀 활성화되지 않아 정상인과는 다른 언어처리를 하고 있음이 밝혀졌다.류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast ext
한국어에서 보조용언은 본용언에 연속적으로 연결되어 나타나서 많은 문법적 기능을 담당하고 화자의 양태 관계를 나타낸다. 그 중에서 사동 보조 용언과 파동 보조 용언이 본용언에 결합되었을 때는 본용언의 하위 범주화 값이 달라지며 문장에서 각 성분들의 의미역할이 바뀌게 된다. 따라서 자연어 이해와 기계번역의 질적 향상을 위해 이들에 대한 정확한 분석이 요청된다. 본 논문에서는 한국어 구문분석에서 보조 용언 처리의 한 부분으로서 사동 보조 용언 '-게 하-'로 실현되는 사동문과 피동보조 용언 '-아/어 지-'로 실현되는 피동문의 구문분석 방법을 제안한다. 사동문에서는 오분석을 막기 위해 사동 보조 용언이 아닌 '-게 하-' 구성을 구별해 내고, 피동문에서는 '-아/어 지-'를 피동보조용언과 기동상으로 분리시킨다. 그리고 이들 보조 용언으로 실현되는 사동/피동문을 격표지 정보와 사동문 분석 규칙, 피동문 분석규칙을 이용하여 사동/피동문이 가지는 의미특성을 나타낸 구문분석 결과를 제시한다.
본 논문에서는 한국어로 입력된 문장을 분석한 결과로부터 그에 해당하는 영어 대역문을 생성하는 과정에서, 어떻게 한국어의 보조용언을 영어 대역문에 반영 할 것인가를 다룬다. 특히 대화체 분야를 다루는 한영 자동번역 시스템에서는 한국어의 보조용언 생성이 대역문의 품질을 향상시키는데 중요한 위치를 차지하기 때문에, 한영 자동 번역에서의 자연스러운 영어 보조용언 생성을 위한 방법론을 제안한다. 첫째, 기존 패턴 기반 한영 자동 번역 엔진과 한국어 말뭉치를 형태소 분석한 결과를 살펴보고, 자연스러운 보조 용언 대역어 생성의 어려움을 살펴본다. 둘째, 자연스러운 보조용언 생성에 필요한 양상을 규칙화 한 지식을 기반으로 자연스러운 단일 보조용언 생성을 위한 방법을 제시한다. 셋째, 두 개 이상의 보조용언이 연속해서 나타나는 다중 보조용언의 생성 방법을 제시한다. 마지막으로, 실험과 결론을 통하여 본 논문이 제안하는 방법론을 사용했을 때, 자동 번역 엔진의 성능 평가 지표 중 하나인 BLEU와 NIST점수의 변화를 나타내봄으로 그 성능을 보인다.
한국어 부분 구문분석의 단위인 말덩이(chunk)는 하나의 의미적 중심어를 가지며, 그 구문구조가 선형인 구를 말하며, 말덩이를 분석하는 과정을 구묶음(chunking)이라고 한다. 한국어 말덩이에는 여러 종류가 있으며 보조용언도 말덩이의 한 종류이다. 이 논문은 (한국해양대학교, 2005)의 연구를 바탕으로 오류를 자주 발생시킨 의존명사를 포함하는 보조용언에 대한 명확한 기준을 제시하여 구축된 말뭉치의 신뢰성을 더욱 높이고자 한다. 이 논문에서는 모든 의존명사를 포함하는 보조용언을 다루기에는 더 많은 연구가 필요하므로 "것", "바", "때문", "데" 등의 의존명사를 포함하는 보조용언을 구성하는 말덩이를 중심으로 명확한 기준을 언어학적인 방법으로 제시하고 말뭉치 구축 오류를 방지할 수 있는 해결방안을 모색한다.
본 논문에서는 한국어의 본용언과 보조용언이 연속 확장되는 서술부의 표현에서 시상(aspect) 과 양상(mood)정보를 추출하는 방법을 제안한다.여러 개의 용언들이 연속적으로 복합되는 서술부의 형태로 표현되는 실제의 데이타를 수집하고,구조 형태를 분석하여 36개의 기본형식을 유도하였다.그리고 이들 각 구조가 내포하고 있는 시상과 양상을 찾아내기 위하여 개냄정보의 추출함수를 도출하였다.이 함수로 부터 추출되는 정보들을 기계변역 시스템이나 추론머신의 구문과 의미해석에서 개별적인 보조용언이 갖는 애매성을 줄이고 더욱 정밀한 의미를 제공한다.
한영 기계번역 시스템을 구현하기 위해서는 다양하게 활용하는 한국어 용언을 보다 효율적으로 처리해야 할 필요가 있다. 한국어 용언은 그 활용이 매우 다양하여 활용에 따라 문장 내에서 다양하게 기능하게 된다. 한영 기계번역 시스템에서는 용언의 활용이 가지는 여러 정보를 효율적으로 분석하여 해당정보를 보다 효과적으로 역문에 반영시키는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 용언의 활용에 따른 여러 정보-시제에 관한 정보(선어말어미 관련), 문종에 관한 정보(어말어미 관련), 양상에 관한 정보(보조용언, 어말어미 관련) 등-를 통일된 코드를 이용하여 일괄적으로 처리하는 방법론과 그 과정을 제시한다.
이 연구는 한국어의 형태 분석(Morphological Analysis) 과정에서 도출되는 품사 중의성 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시해 보고자 하는데 목적이 있다. 강승식(2002)에서는 품사 중의성 문제를 품사 체계의 대 중 소분류에 따라 크게 세 가지로 나누고, 이를 1 2 3차 품사 중의성으로 구분하였다. 본고에서는 이에 해당하는 예를 각각 명사-부사 통용어, 보조용언 구성, 고유명사 등을 중심으로 살펴보고, 이들의 중의성 문제 해결에 필요한 방법들을 형태적, 통사적 조건들을 중심으로 설정하고자 한다. 결과적으로 통용어 문제 해결을 위해서는 통 용어를 표시할 수 있는 중간표지를 부여하는 방법을 주장할 것이다. 그리고 본용언과 중의성을 보이는 보조용언구성에서는 본용언간의 결합 관계도 함께 고려한 규칙을 제안하는 바이며, 고유명사의 중의성 문제는 고유명사의 범위를 '특정한 개체성'을 지니는 것으로 제한함으로서 실제 형태 분석에서의 모호성을 해결할 수 있는 방법을 주장할 것이다.
한국어에서 보조사로 인해 발생하는 격 모호성(case ambiguity) 문제를 해결하는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 용언의 하위범주화 사전, 용언과 그 용언의 보어가 되는 체언간의 선택 제약, 체언의 의미 정보를 제공하는 시소러스 등의 구문.의미 지식과 더불어 몇 가지의 휴리스틱 규칙을 이용하며, 필수 보어의 생략이 흔한 한국어의 특성에 잘 대응한다. 중규모의 하위범주화 사전 및 시소러스를 이용한 실험에서 만족할 만한 성능을 보였다.Abstract An algorithm is proposed for the resolution of case ambiguity caused by the use of auxiliary postpositions in Korean language. The algorithm utilizes verb dictionary which provides subcategorization information and selectional restrictions, and the thesaurus as well as a set of simple heuristic rules. The algorithm is appropriate for Korean language where required complements are often omitted. The algorithm performed successfully in an experiment using medium-sized subcategorization dictionary and thesaurus.
본 논문은 실용적인 구문분석기의 전단계로서, 자동 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음하는 방법을 제안한다. 우선 규칙은 구문분석 말뭉치(30,875어절)를 대상으로 자동 추출된 고빈도의 규칙(Rewriting Rule)을 본 논문에 맞게 수동으로 구축하였다. 규칙은 조건부, 행위부로 이루어진 이진 규칙(binary rule)의 형태를 이루며, 명사구(NP), 수식어구(AP, DP), 인용구(X), 용언구(VP, VC)을 대상으로 15개를 구축하였다. 그리고 구문패턴은 중심어와 중심어 선행 요소의 특성뿐만 아니라 중심어 후행 요소도 고려하여 형식화시킨 것으로, 중심어의 복합용언 여부에 따라 일반용언패턴과 본+보조용언패턴으로 구분한다. 부분적인 언어 현상의 처리보다는 실세계에서 사용되는 수많은 문장들에 내재되어 있는 매우 광범위한 언어 현상의 처리를 하기 위해, 구문패턴은 형태소주석 말뭉치(460만 어절)을 대상으로 자동 구축하였다. 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음을 수행한 결과 정확율 83.09%가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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