Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.05a
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pp.261-266
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2000
글을 이해하기 위해서는 어휘와 어휘간의 연결 및 전체 구조를 아는 것이 필요하다. 이는 비단 한국어뿐만 아니라 영어나 기타 다른 외국어에서도 마찬가지일 것이다. 본고는 두 가지를 고찰하기 위해 진행되었는데 우선 외국어로서 영어를 처리하는데 발생하는 구문적 중의성을 해결하는데 Garden Path Sentence(GPS), Late Closure(LC), PP의 세 문형에 따라 어떻게 해결하는지 알아보기 위한 것이다. 그리고 각 문형의 중의적 어절에서의 반응과 애매성 해소 어절에서의 반응에 따라 sysntactic module이 작용하는 것인지 알아보고자 한다. 예를 들어 "The boat floated down the streams sank"란 Garden Path 문장이 제시된 경우에 독자는 "sank"란 어휘가 제시되기 전까지 "floated"를 동사로 생각하게 되나 다음에 본동사인 "sank"가 제시될 경우 문장의 해석에 혼란을 갖게 될 것이다. 예문에서 "floated"가 문장에서 어떤 역할을 하는지 결정하는 것은 "sank"를 보고서야 가능하다. 이런 구문적 중의성을 해결하는 방식을 알아보기 위해 어절 단위로 제시된 자극을 읽는 자기 조절 읽기 과제(self-paced reading task)를 사용하였다. 각 어절을 읽는데 걸리는 시간을 측정한 실험 결과 GPS, PP, LC 모두 중의성을 지닌 영역이 중의성을 해소한 후와 각각 유형적으로 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 다만 GPS, CGPS, PP와 CPP는 어절 후반으로 갈수록 반응시간이 짧아졌다. 이는 우리나라 사람의 경우 외국어인 영어의 구문 중의성 해소는 구문 분석 단원(syntactic module)에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.많았다(P<0.05).조군인 Group 1에서보다 높은 수준으로 발현되었다. 하지만 $12.5{\;}\mu\textrm{g}/ml$의 T. denticola sonicated 추출물로 전처리한 Group 3에서는 IL-2와 IL-4의 수준이 유의성있게 억제되어 발현되었다 (p < 0.05). 이러한 결과를 통하여 T. denticola에서 추출된 면역억제 단백질이 Th1과 Th2의 cytokine 분비 기능을 억제하는 것으로 확인 되었으며 이 기전이 감염 근관에서 발견되는 T. denticola의 치수 및 치근단 질환에 대한 병인기전과 관련이 있는 것으로 사료된다.을 보였다. 본 실험 결과, $Depulpin^{\circledR}은{\;}Tempcanal^{\circledR}와{\;}Vitapex^{\circledR}$에 비해 높은 세포 독성을 보여주공 있으나, 좀 더 많은 임상적 검증이 필요할 것으로 사료된다.중요한 역할을 하는 것으로 추론할 수 있다.근관벽을 처리하는 것이 필요하다고 사료된다.크기에 의존하며, 또한 이러한 영향은 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막에 존재하는 AI의 함량이 높고, 초기에 증착된 막의 업자 크기가 작을 수록 클 것으로 여겨진다. 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간상에서는 뚜렷하게 경계
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.216-219
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2003
본 논문은 최소한의 형태소 정보를 이용한 자동 발음열 생성 시스템을 제안한다 일반적으로 발음열 생성 시스템은 입력된 문장에 대하여 형태소 단위로 분석한 다음, 각 형태소와 형태소의 결함 관계를 고려한 음운 규칙을 적용함으로써 상응하는 발음열을 생성한다. 지금까지의 연구는 이러한 발음열 생성시의 형태소 분석에 관하여 그 범위에 관한 연구 없이, 가능한 최대한의 분석을 상정하고 있다. 본 논문은 한국어 음운현상을 체계적인 텍스트 분석을 통하여 모든 형태론적 음운론적인 환경에서 가능한 모든 음운현상을 분류하여 발음열 생성시에 실제로 필요한 형태소 분석의 범위를 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 음운 현상을 분석하기 위해 사용한 텍스트 자료로는 어휘가 중복되지 않으면서도 많은 종류의 어휘가 수록된 5만 여 어휘의 연세한국어사전과 2200 여 개의 어미와 조사를 수록한 어미조사사전을 이용하였다. 이와 같이 텍스트를 분석한 결과, 음운현상은 규칙적인 음운 현상과 불규칙적인 음운현상으로 나뉘는데, 이 가운데 형태소 정보가 필요한 형태음운규칙으로는 두 가지가 있으며, 이러한 형태음운규칙을 위한 형태소 분석의 범위로는 세세한 분류를 필요로 하지 않는 최소한의 정보로 가능함을 보인다. 이러한 체계적인 분석을 기반으로 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운규칙과 예외규칙, 그리고 일반음운 규칙으로 구성된다. 본 시스템에 대한 성능 실험은 PBS 1637 어절과 ETRI 텍스트 DB 19만 여 어절을 이용하여 99.9%의 성능결과를 얻었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2003.10d
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pp.152-157
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2003
본 논문은 한국어 정보처리에서 발생하는 어휘 중의성 문제 중에 동형이의어 분별의 중의성을 해결하기 위하여, 유용한 구문 패턴을 바탕으로 사전 뜻풀이와 150만 어절의 말뭉치에서 어휘 공기 집합을 추출하여 동형이의어의 분별에 이용하였다. 특히, 용언류 동형이의어를 분별할 때에는 어휘 공기 집합의 자료 부족문제를 해결하기 위하여 시소러스를 이용한 어휘 공기 집합의 확장 방법을 제시한다. 시소러스 확장을 통한 분석에서 동형이의어의 분별이 실패할 경우 제한된 어절을 대상으로 통계적인 분석을 시도하여 동형이의어를 분별한다. 중의성이 높은 469개 동형이의어에 대하여 2가지 실험을 통해 각각 90.05%와 92.23%의 정확률을 얻을 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1989.10a
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pp.240-246
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1989
자동색인이라 함은 기존의 수작업에 의한 색인어 선정 대신 컴퓨터에 의해서 자동화하는 것을 말한다. 한국어는 색인어가 될 수 있는 어근에 조사 및 어미가 붙어서 한 어절을 이루는 언어학 적인 특성을 갖고 있다. 지금까지는 어근을 분리하기 위해 어근에 대한 사전을 구축하고 이를 Top-down 방법에 의해 처리하는 것이 통례였다. 그러나 이러한 방법은 외래어나 고유명사 등 새로 발생하는 어휘가 많은, 뉴스 원고와 같은 보도자료에는 쉽게 적용할 수가 없으며, 자연어를 다루는 타 분야에서도 미등록어에 대한 처리 방안이 시급한 실정이다. 본 논문은 어휘사전 없이 조사 및 어미의 생성 규칙을 이용한 Bottom-up 방식으로 처리하여 후보 색인어를 추론하고, 어절 상호간의 관계를 밝히는 구문분석을 통하여 이를 확정하는 알고리즘을 제안하였다.
In this paper i offer a new part-of-speech tagging method for Korean, it can solve difficulty of statistical data acquisition and ambiguities due to same part-of-speech stream input and make good use of the Corpus. This method can solve that the corpus don't have huge. This method uses pattern information about part-of-speech among eojols and constraint-rules in order to perform part-of-speech tagging. The Constraint-rule is used to select appropriate part-of-speech pattern.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1994.11a
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pp.363-368
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1994
본 논문은 한글 문헌의 자동 키워드 추출을 위한 새로운 접근 기법을 제시한다. 한글에서 나타나는 형식형태소는 어절내에서 일정한 결합규칙을 가지며 또한 명사구나 동사구에서 보여지는 것처럼 어절간의 연결에도 관계된다. 유한개의 형식형태소를 노드로 하여 구성된 형태소 네트???p은 어휘사전 및 문헌을 통해 링크를 생성하게 되며 형태소분석과정에서 이를 이용하면 명사 추출의 정확성을 높일 수 있고 사전 탐색을 최소화하여 미등록어 추정 및 분석 속도를 향상시킬 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.33-40
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2001
본 논문은 1999년도에 구축된 '150만 세종 형태소 분석 말뭉치'를 바탕으로 형태소 기분석 사전을 구축하고, 이를 토대로 후처리의 수작업을 고려한 반자동 태거를 구축하는 방법론에 대해 연구한 것이다. 분석말뭉치 구축에 있어 기존 자동 태거에 의한 자동 태깅의 문제점을 분석하고, 이미 구축된 형태분석 말뭉치를 이용해 후처리 작업이 보다 용이한 1차 가공말뭉치를 구축하는 반자동 태거의 개발과 그 방법론을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이와 같은 논의에 따라 분석 말뭉치의 구축을 위한 태거는 일반적인 언어 처리를 위한 태거와는 다르다는 점을 주장하였고, 태거에 전적으로 의존하는 태깅 방식보다는 수작업의 편의를 제공할 수 있는 태깅 방식이 필요함을 강조하였다. 본 연구에서 제안된 반자동 태거는 전체적인 태깅 성공률과 정확도가 기존의 태거에 비해 떨어지지만 정확한 단일 분석 결과를 텍스트의 장르에 따른 편차 없이 50% 이상으로 산출하고, 해결이 어려운 어절 유형에 대해서 완전히 작업자의 판단에 맡김으로써 오류의 가능성을 줄인다. 또한 분석 어절에 대해 여러 표지를 부착함으로써 체계적이고 단계적인 후처리 작업이 가능하도록 하였다.
In this paper, we developed Korean Morphological Analyzer for an automatic indexing that is essential for Information Retrieval. Since it is important to index large-scaled document set efficiently, we concentrated on maximizing the speed of word analysis, modularization and structuralization of the system without new concepts or ideas. In this respect, our system is characterized in terms of software engineering aspect to be used in real world rather than theoretical issues. First, a dictionary of words was structured. Then modules that analyze substantive words and inflected words were introduced. Furthermore numeral analyzer was developed. And we introduced an unknown word analyzer using the patterns of morpheme. This whole system was integrated into K-2000, an information retrieval system.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2004.10d
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pp.73-81
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2004
한국어에서의 품사 결정 문제는 형태론적 중의성 문제도 있지만, 영어에는 발생하지 않는 동품사 중의성 문제로 더 까다롭다. 이러한 문제들은 어휘 문맥을 고려하지 않고서는 해결하기 어렵다. 통계 자료 부족 문제에 쉽게 대처하는 모델이 필요하며 문맥에 따른 품사를 결정하고자 할 때 서로 다른 형태의 여러 가지 어휘 문맥 정보를 반영할 수 있는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 이런 점에 가장 적합한 최대 엔트로피(maximum entropy : ME) 모델을 품사태깅 작업에 이용하는 문제에 대해 다룬다. 어휘 문맥 정보를 이용하기 위한 자질함수가 매우 많아지는 문제에 대처하기 위해 필요에 따라 어휘 문맥 정보를 사전화 한다. 본 시스템의 특징으로는 어절 단위 품사 태깅을 위한 처리 기법. 어절의 형태소 분석열에 대한 어절 내부 확률 계산. ME 모델의 정규화 과정 생략에 의한 성능 향상, 디코딩 경로의 확장과 같은 점들이 있다. 실험을 통하여 본 연구의 기법이 높은 성능의 시스템을 달성할 수 있음을 알게 되었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2011.10a
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pp.114-116
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2011
한국어 정보처리에서 널리 사용되는 세종 형태분석 말뭉치는 품사정보와 문장정보 등 다양한 한국어 정보를 포함하고 있다. 이 말뭉치는 방대한 양의 정보들로 구축되었지만 많은 오류 또한 포함되어 있다. 예를 들면 철자 오류, 띄어쓰기 오류, 그리고 품사부착 오류 등이 있다. 하지만 세종말뭉치와 같이 대용량 말뭉치의 오류를 수정하는 것은 많은 인력과 시간이 필요하며 일관성 있게 오류를 수정하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 세종 형태분석 말뭉치에 포함된 오류를 빠르고 일관성 있게 수정하기 위한 오류 수정 도구를 구현하였다. 본 논문에서 수정 대상이 되는 오류는 어절과 형태소 분석 결과의 불일치에 관한 오류만 대상으로 한다. 이를 위해 세종 형태분석 말뭉치를 데이터베이스로 재구축하였으며, 본래의 어절과 품사가 부착된 형태소의 자모를 각각 분리하여 두 자모의 차이점을 분석하여 오류 후보를 선정한다. 오류 후보에서 동일한 오류 패턴을 갖는 모든 오류 후보에 대하여 동일한 방법으로 일관성 있고 빠르게 수정할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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