문장에서 술어를 수식하는 대표적인 표현은 부사어이다. 부사어는 일반적으로 문장 구성에서 핵심적 역할을 하지 않는 첨가어(adjuncts)이기 때문에 핵심적인 역할을 하는 보충어(complements)에 비해 상대적으로 연구가 덜 이루어진 분야이다. 그렇지만 부사어는 피수식어의 의미를 구체화/한정하는 기능을 하기 때문에 정확한 의사소통을 위해서는 반드시 필요한 요소이며 어순, 호응(concord)등의 통사적 현상과도 밀접한 관련이 있다. 이 연구의 일차적 목적은 이러한 부사어를 통사적, 의미적 기준에 의해 정확하게 분류하고 그들의 분포제약을 밝히는 것이다. 그 다음으로, 부사어와 관련된 통사 현상으로, 부사어와 피수식어의 공 기(co-occurrence)관계 및 부사어와 술어 어미의 호응 관계에 대한 분석을 제공하려고 한다. 부사어는 통사적인 기준과 의미적인 기준으로 분류할 수 있다 (손남익 1995, 김경훈 1996, 임유종 1998). 통사적 기준으로는 단어나 구를 수식하는 성분부사와 문장을 수식하는 문장 부사로 나누는 방법과 위치에 대한 제약이 있느냐 없느냐에 따라 제약부사와 자유부사로 나 누는 방법이 있다. 이 두 통사론적 기준에 의해 분류되는 부사들은 서로 어떤 상관관계를 보이고 있는지 살펴 볼 것이다. 일반적으로 문장부사는 문두에 놓여야 한다는 위치적 제 약 이 있기 때문에 제약부사로 분류된다. 의미적 기준으로 부사어를 분류할 수도 있는데, 시간/ 공간 부사어, 양태/정도 부사어 등으로 나눌 수 있다. 의미적 기준에 의해 분류된 부사어는 통사적 기준에 의해 분류된 것들과는 어떤 상호 관련성을 맺고 있는지 살펴 볼 것이다. 일 반적으로 시간부사와 장소부사는 자유부사에 속하며 양태부사와 정도부사는 제약부사에 속 한다. 부사어와 피수식 요소와의 통사적 공기 관계 및 의미적 관계 그리고 그와 관련된 문 법 현상도 연구의 대상이 된다. 예를 들어, 자유로운 어순을 가진 부사들이지만 “*순이는 빨리 과연 달린다”에서 볼 수 있는 종류의 분포적 특성을 알아 볼것이다 (심재기 1982, 송 철의 1989). 또한 “길이/*길게 빛나다”와 “*길이/길게 드리워졌다”와 같은 대조에서 나타나는 통사, 의미적 기능의 상관 관계 및 제약들의 상호 작용도 살펴 볼 것이다.
본 연구에서는 영한 기계 번역 시스템의 생성단계에서 자연스러운 어순의 연속된 부사를 생성하기 위하여 클러스터링 기법을 이용하여 부사의 어순을 결정해 보고자 한다. 먼저 국문학자가 분류해 놓은 부사의 자질 정보를 살펴보고 그 자질 정보에 대한 부사의 어순을 살펴본다. 그 중에서 양태부사에 대한 어순 정보가 부사 어순 결정에 중요한 요인이 됨으로 양태부사에 대해서만 어순을 다루기로 한다. 통합 국어정보베이스에 수록된 한국어 구문구조 부착 망뭉치를 사용하여 연속 부사를 추출하고 그 빈도수를 추출하여 부사의 자질 정보를 부여한다. 부여된 부사의 자질 정보를 가지고 부사-부사 유사도를 계산하고 이 유사도에 기반하여 양태부사들을 재분류한다. 그리고, 양태부사의 어순 비율과 클러스터링을 통해서 세분류한 어순의 비율을 제시한다.
본 논문은 영어에 있어 부사의 분포를 통사-의미론적으로 설명함을 목적으로 한다. 영어부사의 분포는 표면상 문장 내에서 매우 자유로운 듯하여 이 분포의 자유가 부사의 이동에 기인한다는 주장도 나왔으나, 본고에서 저자는 의미상 그리고 하위범주화상 부사의 이동은 있을 수 없음을 주장하고, 나아가 부사의 분포는 사실상 자유롭지 않고 매우 제한되어 있다는 언어학자들(Jackendoff(1972), Travis(1988), Cinque(1999))의 자료를 제시했다. 부사는 문장 내의 위치에 제한을 받을 뿐만이 아니라 부사들 사이의 상대적 순서에도 제한을 받는데 본고에서는 여러 학자들의 분석 중 가장 최근의 분석인 Cinque(1999)의 이론을 중점적으로 고찰하고 그 문제점을 지적했다. Cinque의 부사분포를 설명하려는 이론은 지나치게 복잡화된 기능범주투사를 필수요건으로 하는데 이는 통사적으로 너무 많은 값을 치루기에 비경제적이다. 저자는 부사의 의미유형에 따라 영향을 받는 부사의 상대적 순서 효과는 통사적 해결이 아니라 의미유형들의 작용역 관계에 기반한 의미적 해결을 하여야 하며, 부사의 문장 내 분포는 부사를 크게 세 가지 의미유형으로 나누고 이 각각의 의미유형이 최근 Chomsky에서 논의되고 있는 세 가지 국면에 사상된다고 가정하면 포착될 수 있다고 주장하였다.
본 연구는 -ly 부사의 역사적 발달, 즉 문법화 과정을 통해 영어 -ly 부사출현에 관한 연구에 목표를 둔다. 이원화된 (일차적 & 이차적) 문법화 관점에서 고대영어의 형용사화 접사 -lic이 중세영어시기에 부사화 접사 -ly로 변화한 것은 일차적 문법화이며 연속적으로 동사구부사인 태도부사가 문법적 자질인 양태성[+modal]과 시제자질[+tense]을 습득하여 TP 영역의 문장부사로 변화가 일어난 문법화 과정은 이차적 문법화라고 정의한다. 이차적 문법화란 어휘항목에 바로 문법화가 적용되는 것이 아니고 이미 문법화가 일어난 통사형태적 표지의 재분석이 일어나는 것이다([어휘범주 → 문법기능범주1 → 문법기능범주2]). 부사화의 과정에서 형용사화 접사 -lic이 부사화 접사 -ly로 범주변화가 일어나는 일차적 문법화과정(형용사 → 태도부사)을 거친 후 태도부사는 이차적 문법화의 과정을 거쳐 새로운 문법적 기능인 시제와 양태성을 갖게 되고 이러한 이차적 문법화(태도부사 → 문장부사)의 결과가 문장부사의 출현으로 나타났다.
본 논문에서는 한국어 문장을 입력으로 받아 영어문장을 생성해 내는 한 영 기계번역 시스템에서 부사를 처리함으로써 더욱 자연스러운 역어생성을 꾀하였다 특히, 한국어보다 어순의 제약이 심한 영어를 처리함에 있어서 이들 부사의 위치 및 순서는 자연스러운 역어생성을 하기 위해서는 중요한 요소가 된다. 즉, 부사의 종류에 따라서 문장에서의 위치가 다르며, 한 문장내에서 2개 이상의 부사가 존재 할 때는 이를 부사의 순서를 정해 주어야 한다. 또한, 부사의 처리 없이는 이와 관련된 완료시제와 같은 관련 영역의 처리가 어렵다. 이러한 처리를 위해서, 한 영 기계번역 시스템의 목적에 알맞게 부사들의 특성을 조사하여 이들을 분류하였고, 이것을 기초로 하여 부사의 위치, 순서등의 처리를 하도록 하였다.
자연 언어 처리의 구문 구조 분석에서는 수식 관계의 중의성에 의한 많은 구문 구조가 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는데 어휘 정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 중의성을 해소하기 위해 어휘 정보로 부사 수식 정보와 부사 확률 정보를 사용한다. 부사들의 사용과 수식 패턴들을 대량의 말뭉치로부터 조사하고, 수식 패턴들 중 비교적 규칙적인 것들을 부사 수식 정보로, 피수식어의 상대적 위치와 피수식어의 품사에 대한 확률을 부사 확률 정보로 구성하였다. 구문 구조들 중 가장 옳은 구문 구조를 선택하기 위해 부사 수식 정보와 부사 확률 정보를 이용하였고, 구문 분석에서 부사에 의한 중의성을 해소하였다.
명사 수식 부사는 서술어를 수식하는 다른 부사들과 달리, 명사를 수식하는 기능을 수행하는 부사이다. 이들 부사들은 부사의 전형적인 기능과 다른 기능을 보이기 때문에 구문 분석시 많은 오류를 일으킨다. 이 연구에서는 명사 수식 부사를 포함한 구문이 보이는 분석의 오류를 해결하기 위하여 명사 수식 부사를 분류하고 명사 수식 부사들의 사용 양태를 살펴서 구문 분석시의 처리 방안을 수립하였다. 또한 이러한 작업이 실제로 분석의 정확도를 높이는 데 기여할 수 있음을 증명하기 위해 명사 수식 부사 처리기를 구현하여 구문 분석기의 성능 향상을 실험하였다. 제안된 방법에 의해서 구문 분석의 정확도는 81.9%에서 83.6% 정도로 향상되었다.
한국어에서 부사는 관형사와 구별하여 통사적으로 명사 등의 체언을 수식할 수 없다고 분석하는 것이 일반적이다. 의미적으로 상태성 명사와 수식관계를 가질 수 있는 정도부사의 경우에도 명사를 직접 수식하는 것이 아니라 그 명사를 보어로 취하는 지정사를 포함한 지정사구 전체를 수식한다는 것이 현재의 이론언어학에서의 입장이다. 본 논문에서는 말뭉치에 나타난 실제 문장을 기계적으로 처리하는 관점에서 정도부사의 수식을 받는 것은 지정사구가 아니라 상태성 명사 자체로 설정하고자 한다. 이러한 근거로서 말뭉치에서 추출한 실제 문장을 중심으로 정도부사의 수식을 받는 지정사구에 지정사가 생략되는 경우와 지정사구 형태가 아닌 다양한 명사구 형태 역시 정도부사의 수식을 받는 경우가 존재함을 보인다. 또한 정도 부사와 결합하는 명사들이 갖는 의미적 특성을 통해 정도부사와 명사와 결합시켜야 수식 관계의 처리에 용이함을 보이고 정도부사에 대한 이론적 설명에도 타당함을 보인다. 마지막으로 말뭉치에 나타난 정도부사의 수식을 받는 명사의 용례를 분석하여 빈도 및 하위 분류 특성을 살펴본다.
명사 수식 부사는 서술어를 수식하는 다른 부사들과 달리, 명사를 수식하는 기능을 수행하는 부사이다. 이들 부사들은 부사의 전형적인 기능과 다른 기능을 보이기 때문에 구문 분석시 많은 오류를 일으킨다. 이 연구에서는 명사 수식 부사를 포함한 구문이 보이는 분석의 오류를 해결하기 위하여 명사 수식 부사를 분류하고 명사 수식 부사들의 사용 양태를 살펴서 구문 분석시의 처리 방안을 수립하였다. 또한 이러한 작업이 실제로 분석의 정확도를 높이는 데 기여할 수 있음을 증명하기 위해 명사 수식 부사 처리기를 구현하여 구문 분석기의 성능 향상을 실험하였다. 제안된 방법에 의해서 구문 분석의 정확도는 81.9%에서 83.6% 정도로 향상되었다.
일본어에서 "てぃる"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다"와 "어 있다"로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "てぃる"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "てぃる"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉, "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2:일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3:상태진행으로만 사용되는 술어", "4:동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.uot;5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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